回归分析标志着预测建模的第一步。毫无疑问，回归分析非常容易实现。无论是语法还是其中使用的参数，都没有任何易混淆的。但是，只跑一行代码是无法解决问题的，也不是只看看R² ，MSE值就可以的。回归分析告诉我们的远远不止这些！
All models are wrong, but some are useful. ——George Box
在R语言中，通过使用plot(model_name)函数，回归分析会返回4张图。每一张图都提供了重要的信息，或者说是讲了一个关于数据的有趣的故事。可悲的是，许多初学者要么是无法破译其中的信息，要么是不关注这些图背后究竟说明了什么。事实上，一旦你能读懂这些图，你将能够使回归模型的结果有显著的提升！
对于模型的优化，你还需要理解回归分析的假设条件，以及当现实违反了回归分析的基本假定时，采用何种方法进行处理。
在这篇文章中，将解释回归分析的重要假设和图（以及处理和解决方法），以帮助你更详细地理解回归分析的概念。如上所述，掌握了这些知识后，你将能够使回归分析模型效果取得显著性提升！
为了理解回归分析中的图，你必须先了解回归分析的基础知识。如果你已经掌握了回归分析的基本知识，可以跳过以下内容，否则，就继续阅读把！——Tips
回归分析是一种参数方法。“参数”意味着出于分析的目的，它会做一些关于数据的假设。也正是因为这种参数性质，回归分析本质上是具有限制性的。对于那些不满足回归分析基本假设条件的数据，它无法产生良好的结果。因此，验证假设是否满足对于一次成功的回归分析至关重要。
那么你该如何验证一个数据集是否满足回归分析的基本假设呢？你可以使用回归图以及统计检验来验证，接下来将解释。
接下来看回归分析中的重要假设：
在依赖变量（响应变量，即Y）与独立变量（预测器X）之间应该存在线性和叠加关系。线性关系表明，无论 X¹取何值， 由X¹发生一个单元的变化引起Y值的变化是固定的。叠加关系表明 X¹对Y的影响与其他变量无关，即X¹对Y影响是独立的。
残差（误差）项之间没有相关性。否则，为自相关。
独立变量不应该相关。否则，为多重共线性。
残差项的方差恒定，即同方差性。否则，为异方差性。
残差项必须服从正态分布。
接下来深入了解回归分析的每一种基本假设，以及学习如何分析其结果。
如果将线性模型拟合到非线性、非叠加的数据集上，回归算法将无法从数学上捕获数据集中的趋势，从而导致模型无效。在未知的数据集上进行预测，也将导致预测错误。
校验方法：检查拟合值图中的残差，此外，你还可以在回归模型中加入 (X, X², X³) 多项式项以捕捉其中的非线性影响。
残差项中存在相关性大大地降低了模型的准确率。这通常发生在时间序列模型中，其中下一个值取决于之前的值。如果残差项是相关的，则估计的标准差倾向于低估真实的标准差。
如果发生这种情况，则会导致置信区间和预测区间变窄。较窄的置信区间表明，95%的置信区间里包含系数实际值的概率小于95%。可以通过一个例子来理解预测区间狭窄化。
例如，X¹的最小二乘系数是15.02，其标准误差是2.08（没有自相关）。 但是在存在自相关的情况下，标准误差降低到1.20。 结果，预测间隔从（12.94,17.10）缩小到（13.82,16.22）。
此外，较低的标准误差会导致相关的p值低于实际值。 这将使我们错误地认定参数具有统计意义。
检验方法：检查Durbin - Watson（DW）统计数据。 它必须介于0和4之间。如果DW = 2，则表示没有自相关，0 <DW <2表示正自相关，而2 <DW <4表示负自相关。 此外，还可以查看残差与时间关系图，并查看残差值中的季节性或相关模式。
当发现独立变量适度或高度相关时，就出现了多重共线性。在一个具有相关变量的模型里，要找出预测变量与响应变量之间的真实关系就很困难。换句话说，要找出哪个变量真实有助于响应变量的预测变得很困难。
另外一点，出现了相关变量后，标准误差通常会变大。并且，对于大的标准误差，置信区间会变得更宽，导致对斜率参数的估计更不准确。
此外，当预测变量相关时，相关变量的估计回归系数取决于模型中的其他预测变量。如果发生这种情况，你最终会得到一个错误的结论，即变量较强/弱影响目标变量。
因此，即使你从模型中删除一个相关变量，其估计的回归系数也会发生变化，这很不好。
检验方法：你可以使用散点图来显示变量间的相关效果。此外，你还可以用VIF因子。VIF的值<=4表明预测变量间没有多重共线性，而VIF的值>=10表明预测变量之间具有严重的多重共线性。最重要的是，一个相关系数表可以检查多重共线性。
误差项中出现了非常量方差即为异方差。通常来说，存在异常值或极端杠杆值会导致非常量方差。看起来这些值太重了，才导致对模型性能不同比例对影响。当发生这种情况时，对样本外数据的预测，其置信区间通常会偏宽或偏窄。
检验方法：你可以检查残差与拟合值图。如果存在异方差，该图将呈现漏斗状（如下一节内容所示）。同时，你可以通过BreuschPagan/Cook-Weisberg检验或White检验来检测这种现象。
如果误差项不服从正态分布，置信区间就会出现过宽或过窄的现象。一旦置信区间变得不稳定，它将导致难以根据最小二乘法来估计系数。出现了非正态分布表明数据中有一些异常值，需要仔细研究这些异常值才能构建一个更好的模型。
检验方法：你可以检查QQ图，也可以执行正态统计检验，如Kolmogorov-Smirnov test,Shapiro-Wilk。
至此，我们已经学习了回归模型的重要假设，以及当这些假设条件被违反后如果进行检查。
但这还没结束。现在，你已经知道了如何识别并解决回归假设被违反但情况。在这一章节中，会解释4种回归图以及克服回归限制的方法。
这个散点图展示了残差与拟合值的分布情况。这是一个最重要的图，每个人都必须掌握。它揭示了不同的有用的视角包括了异常值，并且图中的异常值会被标记他们的观测值以易于监测。
有两个重要的点需要牢记：
如果图中有任何模式，比如可能出现抛物线形状，需要考虑数据中的非线性迹象。这表明模型无法捕捉到非线性效应。
如果图中呈现漏斗形状，则是非常量方差的迹象，即异方差性。
解决方案：
为了克服非线性问题，你可以做一个非线性变换例如log(x)，√X 或X²变换。为了克服异方差性，一种可行的办法是变换响应变量，例如log(Y)或√Y。此外，你还可以采用加权最小二乘法解决异方差性问题。
Q-Q图又或是分位数—分位数图，本质是一个散点图，可以用帮助我们检验数据集的正态分布假设。通过这幅图我们可以推断出数据集是否服从正态分布。如果服从正态分布，则Q-Q图呈现出一条直线。若直线出现偏差时，误差不服从正态分布。
如果你想知道什么是’分位数’，这里有一个简单的定义：将分位数视为数据中的点，在这些点下面会有一定比例的数据下降。 分位数通常被称为百分位数。 例如：当我们说第50百分位数的值是120时，这意味着一半的数据低于120。
解决方案：
如果误差不是正态分布的，那么变量（响应或预测变量）的非线性变换可以改善模型。
该图还用于检测同方差性（假设方差相等）。 它显示了残差如何沿着预测变量的范围传播。 除了使用标准化残差值之外，它类似于残差与拟合值图。 理想情况下，情节中应该没有可辨别的模式，这意味着误差通常是正态分布的。 但是，如果图上显示任何可辨别的模式（可能是漏斗形状），则意味着误差是服从非正态分布的。
解决方案：
参见第一幅图中异方差性的解决对策。
残差杠杆图也被称为库克的距离图。 库克的距离试图识别比其他点更具影响力的点。 这些影响点往往会对回归线产生相当大的影响。 换句话说，从模型中添加或删除此类点可以完全更改模型统计信息。
但是，这些有影响力的观察能否被视为异常值？ 只有在查看数据后才能回答这个问题。 因此，在该图中，由库克距离标记的大值可能需要进一步调查。
解决方案：
对于有影响力的观察，只有异常值，如果不是很多，您可以删除这些行。 或者可以使用数据中的最大值缩小异常值观察值，或者将这些值视为缺失值。
本文的动机是帮助您获得回归假设和图表的基础知识和见解。 这样，您可以更好地控制分析，并能够根据您的要求修改分析。
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