Когда не стоит использовать обобщённые линейные модели (GLM), такие как линейная и логистическая регрессии?

1️⃣ Если между переменными наблюдается значительная нелинейность. В таких случаях лучше рассмотреть альтернативные модели, способные учесть эти особенности.
2️⃣ Обобщённые линейные модели предполагают выполнение определённых условий: нормальность остатков, гомоскедастичность и отсутствие мультиколлинеарности. Если эти условия не соблюдаются, результаты могут оказаться ненадёжными.
3️⃣ GLM могут быть подвержены влиянию выбросов или экстремальных значений.