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[as-trid]

Hallo ihr lieben Statistikhelden!

Bei mir geht es um Linearität und Nichtlinearität in den Daten und um Regression.

Mir ist schonmal klar, dass lineare Regression nur auf Modelle angewendet werden kann, die linear sind oder die nichtlinear sind, aber in ein lineares Modell transformiert werden konnten. Wird die Annahme der Linearität verletzt, sind die Schätzungen der linearen Regression im Prinzip unbrauchbar.

Nun suche schon seit einigen Tagen nach der Antwort auf folgende Frage: Welche weitere Verletzung der Standardannahmen kann dazu führen, dass fälschlicherweise Nichtlinearität in den Daten vermutet wird?

In sämtlichen Büchern und Aufsätzen ist darüber einfach nichts zu finden.

Ich hoffe sehr, dass irgendjemand darauf vielleicht eine Antwort weiß und mir das vielleicht sogar näher erklären kann. Eine gute Literaturangabe, wo das drin steht, wäre auch sehr gut!

Vielen Dank!