在许多实验中,X 和 Y 之间的关系是弯曲的,因此线性回归并不合适。将数据转换成线性关系很少有帮助。最好使用非线性曲线拟合。
一个点在线段之上或之下是偶然的,不会影响另一个点在线段之上或之下。
如果用 X 值来计算 Y 值(或用 Y 值来计算 X 值),那么线性回归计算就是无效的。本示例之一是 Scatchard 图,其中 Y 值(边界/自由)的计算部分来自 X 值(边界)。另一个本示例是期中考试成绩(X)与课程总成绩(Y)的对比示例图表,因为 Y 值有一部分是根据 X 值计算得出的。
普通线性回归假设您完全知道 X 值,所有的不确定性都在 Y 中。您必须指定相对不确定性,要么指定 X 和 Y 同样不确定,要么输入每个变量的 SD 值。如果这些值不正确,戴明回归结果就不会有用。