stata做回归的时候是必须因变量为正态，自变量不一定正态吗？

（1）第一个问题：因变量正态是必须 [color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]偏度 Skewness=0；峰度 Kurtosis=3，那比方峰度是2.9多，偏度是0.2，算正态吗？[color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]且做sktest的时候 p要大于0.05，接受原假设H0：正态分布。[color=rgba(0, 0, 0, 0.75)]会出现那种因为不是真正的正态而导致回归结果有问题吗？例如取伪或者去真这种。（2）第二个问题：那自变量必须是正态吗？还是说可以不是正态呢？例如我做的全要素生产率为Y，然后做了它的数据形态分析
（3）如何处理非正态的数据呢？尤其是在取LN或者取e之后，还是无法达到偏度 Skewness=0；峰度 Kurtosis=3。这样会影响回归结果吗？


summarize TFP ,detail


                             TFP
-------------------------------------------------------------
      Percentiles      Smallest
1%     6.105619       4.640974
5%     6.746087       4.640974
10%     7.116597       4.640974       Obs              12,305
25%     7.748516       4.640974       Sum of Wgt.      12,305


50%     8.433544                            Mean           8.509765
                                   Largest       Std. Dev.      1.130316
75%     9.233785        11.7601
90%     10.04014        11.7601       Variance       1.277614
95%     10.54401        11.7601       Skewness       .2051832
99%     11.30884        11.7601       Kurtosis       2.967801

swilk TFP

                   Shapiro-Wilk W test for normal data

    Variable |        Obs       W           V         z       Prob>z
-------------+------------------------------------------------------
         TFP |     12,305    0.99545     27.065     8.878    0.00000

Note: The normal approximation to the sampling distribution of W'
      is valid for 4<=n<=2000.

你问的问题都不是问题，没有这些要求，就直接跑回归吧。

黃河泉 发表于 2021-12-2 18:33
你问的问题都不是问题，没有这些要求，就直接跑回归吧。

哇，好的好的！谢谢黄老师亲自回复我的问题。最近做数据的时候还在学习您的文章。因为最近计量学的懵懵懂懂的，然后百度到有的人说Y必须是正态分布，因为那个残差是正态分布，就跑数据的时候胡乱担心。
谢谢您！那我继续回归去了。

你可以标准化处理

lzsxy2009 发表于 2021-12-4 20:54
你可以标准化处理

取对数吗？还是减去均值？

回归估计推断的所有假设里面只是对残差可能有一个正态性的要求，对因变量、自变量没有正态性的要求呀（只需要一定的变异性）

jnutt 发表于 2021-12-5 08:54
回归估计推断的所有假设里面只是对残差可能有一个正态性的要求，对因变量、自变量没有正态性的要求呀（只需 ...

好的谢谢您