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線形回帰は、従属変数間の関係を調べるための統計的手法であり、 y、 および1つ以上の独立変数。 バツ。従属変数は、任意の値をとることができるか、少なくとも連続に近いという点で、連続でなければなりません。独立変数はどのタイプでもかまいません。線形回帰はそれ自体で因果関係を示すことはできませんが、通常、従属変数は独立変数の影響を受けます。
線形回帰は線形関係に限定されます
本質的に、線形回帰は、従属変数と独立変数の間の線形関係のみを調べます。つまり、それらの間に直線関係があることを前提としています。時々これは間違っています。たとえば、収入と年齢の関係は湾曲しています。つまり、収入は成人期の初期部分で増加し、成人期の後半で平らになり、退職後は減少する傾向があります。これが問題であるかどうかは、関係のグラフィカルな表示を見ればわかります。
線形回帰は、従属変数の平均のみを調べます
線形回帰は、従属変数の平均と独立変数の関係を調べます。たとえば、乳児の出生時体重と年齢などの母親の特性との関係を調べると、線形回帰ではさまざまな年齢の母親から生まれた赤ちゃんの平均体重が調べられます。ただし、従属変数の極値を調べる必要がある場合があります。たとえば、体重が低いと赤ちゃんが危険にさらされるため、この例では極値を調べます。
平均が単一の変数の完全な説明ではないように、線形回帰は変数間の関係の完全な説明ではありません。分位点回帰を使用して、この問題に対処できます。
線形回帰は外れ値に敏感です
外れ値は驚くべきデータです。外れ値は、単変量（1つの変数に基づく）または多変量です。年齢と収入を見ると、単変量の外れ値は、118歳の人や昨年1200万ドルを稼いだ人のようなものです。多変量の外れ値は、200,000ドルを稼いだ18歳です。この場合、年齢も収入も極端なものではありませんが、そのようなお金を稼ぐ18歳の人はほとんどいません。
外れ値は、回帰に大きな影響を与える可能性があります。統計ソフトウェアに影響統計を要求することで、この問題に対処できます。
データは独立している必要があります
線形回帰は、データが独立していることを前提としています。つまり、ある被験者（人など）のスコアは、別の被験者のスコアとは関係ありません。これは多くの場合、常にではありませんが、賢明です。意味をなさない2つの一般的なケースは、空間と時間のクラスタリングです。
宇宙でのクラスタリングの典型的な例は、さまざまなクラス、学年、学校、学区の生徒がいる場合の生徒のテストスコアです。同じクラスの生徒は、多くの点で似ている傾向があります。つまり、多くの場合、同じ近所から来たり、同じ教師を持っているなどです。したがって、彼らは独立していません。
時間内のクラスタリングの例は、同じ被験者を複数回測定する研究です。たとえば、食事と体重の研究では、各人を複数回測定する場合があります。これらのデータは独立していません。なぜなら、ある人が他の機会に体重を量ることに関連しているからです。これに対処する1つの方法は、マルチレベルモデルを使用することです。