如何檢驗模型的線性假設？

假設我想要一個模型來預測壓力時期的收入。我有一個按市值計價的組件，它顯示了在此壓力期間交易賬戶頭寸的損益。除此之外，我還有總收入數據、費用、套利、轉移定價、資金成本等，例如：MTM P&L + 預測收入 + 預測套利 + 預測轉移定價 + 預測資金成本 - 費用 = 收入

我想檢查這個線性假設是否成立；收入只是上述變數的加法。我怎麼能測試這個？

要測試模型的線性，您可以查看從回歸中獲得的殘差。例如，查看R中的以下程式碼片段：

# Import a library that contains data:
library(car)
head(mtcars)

# Fit a multiple regression on this data:
# (We are trying to predict miles per galon from some car variables)
fit <- lm(mpg~disp+hp+wt+drat, data=mtcars)

# Evaluate Nonlinearity
# component + residual plot 
crPlots(fit) 

# Notice that the relationship is nonlinear with respect to the variable 'disp', for example.

您也可以使用crPlots函式來代替ceresPlots，它略有不同，但用於檢查非線性的目的相同：

# Ceres plots 
ceresPlots(fit)

你對這種關係有多重觀察嗎？如果是這樣，那麼您可以執行線性回歸併執行所有回歸診斷。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/43800