हमें LINE असम्प्शन की आवश्यकता क्यों है?

अभी तक, आपने लीनियर मॉडल पर इन्फरेंस आकलन करने के दो तरीके लागू किए हैं। पहला तरीका स्टैंडर्ड R आउटपुट (lm) देता है और यह t-distribution पर आधारित होता है। t-distribution का व्युत्पादन थ्योरी पर आधारित है (अर्थात्, LINE शर्तों पर)।

दूसरा तरीका एक randomization test का उपयोग करता है, जो यह मानता है कि null hypothesis के तहत observations आपस में एक्सचेन्जेबल हैं। यानी, जब null hypothesis (X और Y स्वतंत्र हैं) सही है, तो Y के मानों को X के मानों के बीच अदला-बदली किया जा सकता है। Randomization सेटिंग में तकनीकी शर्तें हैं: linear संबंध, independent observations, और equal variances। हालाँकि, normality असम्प्शन की आवश्यकता नहीं होती।

अगर तकनीकी शर्तों के उल्लंघन के बावजूद इन्फरेंस किया जाए तो क्या होता है?