Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

На каких предположениях основана линейная регрессия?

ПрограммированиеМатематика+3
  · 1,1 K
преподаватель, аналитик данных  · 17 сент 2021  · youtube.com/channel/UCqj7Cz7revf5maW9g5pgNcg
Линейная регрессия применяется по разному и это может повлиять на ответ.
1)Можно построить модель линейной регрессии для предсказания, проверить ее качество и если все в порядке - ВСЕ. для такого случая предположений достаточно мало. Не вырожденность системы уравнений и предположение о том, что данные на которых строилась модель будут из того же распределения на которых модель будет работать - это грубо говоря область машинного обучения.
2) Можно в дополнении к модели, захотеть статистически проанализировать значимость коэффициентов модели, проверить гипотезы о коэффициентах, посчитать пивалуе и т.п. Вот тут уже в игру ступает область статистического обучения и предпосылки будут иные.
Это если совсем грубо объяснять
Старший разработчик компании Google. Основная специальность - машинное обучение, глубокое...  · 17 сент 2021
Основное предположение -- наличие линейной зависимости между признаками и целевым значением. Есть более формальное математическое описание этих предположений: Пусть y - целевое значение, а x - вектор признаков. Тогда в линейной регрессии предполагается, что y на самом деле случайная величина из нормального распределения N(w' * x + b, S), где (w, b) - векторы весов... Читать далее
Это не совсем так. Вернее в общем виде это не так. В некотором частном, как вы написали. Но автор вряд ли... Читать дальше