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| Annahme | Was wirklich bedeutet das? | Wann wird es wahrscheinlich verletzt? | Warum is das ein Problem? | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Linearität | Es kann nicht sein, dass einige Mitglieder der Bevölkerung y-Werte haben, die x systematisch unterhalb der Regressionslinie liegen, während andere Werte y systematisch darüber liegen. | Gut definierte Subgruppen Untergruppen in den Daten können dieses Problem verursachen (Männer vs Frauen). | Schätzungen von β sind nicht korrekt | |||
Unabhängigkeit | Es kann nicht der Fall sein, dass das Wissen des Wertes von y für eine Beobachtung, sagt uns, ob der Wert von y für einen anderen Fall über oder unter seinem Erwartungswert liegt. | Es tritt häufig in Zeitreihenanalyse auf (Sommer vs. Winter) | Maßnahmen der Stärke der Beziehung zwischen x und y können sehr irreführend sein | |||
Homoskedastizität | Es kann nicht der Fall sein, dass die Beziehung x/y für eine Beobachtung stärker und für andere schwächer ist. | Gut definierte Untergruppen in den Daten können dieses Problem verursachen (Männer vs Frauen). | Homoskedastizität | |||
Residuen normalverteilt | ||||||
Nicht-Kollinearität |
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