회귀 모델링의 전제조건

• 데이터의 실측치와 모델의 추정치의 차이인 잔차가 i.i.d.를 만족해야함.
• i.i.d. (Independent and Identically Distributed random)
• 잔차의 분포는 정규분포
• 확인방법
• 잔차의 히스토그램
•  Shapiro-Wilk normality test
• 결과로 나온 p-value가 높으면 정규분포를 따름.
• normal quantile plot
• Skewness와 Kurtosis를 check
• skewness(third standardized moment): 분포가 얼마나 기울어 있나
• Kurtosis(fourth standardized moment): 분포가 얼마나 뚱뚱한가
• 자크베라(Jacqa Beata) test
• 잔차는 독립이어야 함
• 잔차와 독립변수 사이에 상관관계가 없고, 자기 자신과도 상관이 없어야 함.
• 확인 방법
• 독립변수와 잔차의 correlation
• scatter plot
• 잔차의 분포가 일정해야 함. (잔차의 등분산성)
• 출처(https://brunch.co.kr/@gimmesilver/17)이며, 읽고 간단히 키워드만 정리함.