В каких ситуациях лучше не применять обобщённые линейные модели (generalized linear models, GLM)?
К ним относятся, в частности, линейная и логистическая регрессии.
1️⃣ Если отношения между переменными сильно нелинейные. В таких случаях лучше рассмотреть другие модели, которые могут это учесть.
2️⃣ Обобщённые линейные модели в идеале предполагают соблюдение некоторых условий: нормальность остатков, гомоскедастичность и отсутствие мультиколлинеарности. В противном случае, результаты модели могут быть ненадёжными.
3️⃣ GLM могут быть чувствительны к выбросам или экстремальным значениям.
#junior
#middle
1️⃣ Если отношения между переменными сильно нелинейные. В таких случаях лучше рассмотреть другие модели, которые могут это учесть.
2️⃣ Обобщённые линейные модели в идеале предполагают соблюдение некоторых условий: нормальность остатков, гомоскедастичность и отсутствие мультиколлинеарности. В противном случае, результаты модели могут быть ненадёжными.
3️⃣ GLM могут быть чувствительны к выбросам или экстремальным значениям.
#junior
#middle