Linearität ist eine wichtige Voraussetzung der linearen Regression. Wie der Name – lineare Regression – schon vermuten lässt, ist eine Grundannahme des Modells, dass der Zusammenhang zwischen den einzelnen Prädiktoren und dem Kriterium linear ist. Das ist auch häufig der Fall. Manchmal jedoch gibt es klare Hinweise darauf – entweder aus den Daten oder aus der Literatur – dass in Wahrheit ein anderer Zusammenhang (z. B. quadratisch, kubisch, logistisch, exponentiell…) vorliegt.
