线性回归需要满足哪些基本前提假设

线性回归需要满足四个前提假设

1. Linearity 线性

应变量和每个自变量都是线性关系。

2. Indpendence 独立性

对于所有的观测值，它们的误差项相互之间是独立的。

3. Normality 正态性

误差项服从正态分布。

4. Equal-variance 等方差

所有的误差项具有同样方差。

这四个假设的首字母，合起来就是LINE，这样很好记。

如果这些假设不满足，最终的回归模型可能不精确乃至比较离谱。其中最重要的假设是线性，如果自变量和应变量本身并非线性关系，那么拟合出来的模型当然会有偏差。比如说，人的身高和年龄，如果是1到15岁，这个线性模型看起来似乎问题不大。那么1到60岁，身高和年龄还是线性关系吗？显然就不是了吧。