Assumptions in Linear Regression - explained | residual analysis

0:00 / 0:00
John
Czech
College Students
Concise
Make your video stand out in seconds. Adjust voice, language, style, and audience exactly how you want!
Summary
V tomto videu se vysvětlují předpoklady lineární regrese a analýza reziduí. Pokrývá pět klíčových předpokladů, jako je linearita, homoskedasticita, normalita, nezávislost a kolinearity. Vysvětluje, jak analyzovat reziduální grafy a jak identifikovat možné problémy s daty, které mohou ovlivnit výsledky regresního modelu.
Subtitles
Recommended Clips
04:51
Everdell basic strategy video
03:15
Bear Market Again??? I am Buying!
05:51
Proč jsem musel letět do Paříže a spát v hotelu Trianon 🇫🇷 | Podvod (nejen) na mě 🤬
04:02
Zen, CUDA, and Tensor Cores - Part 1
03:36
Proč lidé ve středověku pili tolik alkoholu?
03:30
The forest was full of cities we couldn’t see (until now)
02:40
Jak to dopadlo? Vandr v Českém středohoří, sbírání vrcholů, Milešovka | Vandr #11 pt.2
05:54
Власовцы, средневековые извинения и розовый танк / Прага с Владимиром Раевским
05:22
Human Language and the Reptilian Brain 2025
03:32
5 Ways to Use AI to find Hidden SEO Opportunities
07:24
This Lazy AI Side Hustle Makes $373/DAY (LIVE BREAKDOWN)
07:21
Veritasium: What Everyone Gets Wrong About AI and Learning – Derek Muller Explains