为什么样本量很大，但还是不满足正态分布呢？

人的收入不是正态分布，搞理论统计的喜欢给别人灌输正太分布在现实中是经常出现的，其实不是的，正态的假设是方便参数估计。

ereree 发表于 2011-7-5 21:27
人的收入不是正态分布，搞理论统计的喜欢给别人灌输正太分布在现实中是经常出现的，其实不是的，正态的假设是方便参数估计。

遇到“收入”问题，不能让这个问题呈“正态”了，所以正态分布“立即破产”。事实上，很多人连正态分布是个什么都没搞清楚。

我做的公司财务样本，将近两千个，也不成正态分布，而且硬做probit回归的话真的不拟合，我都不知道该怎么办……

同问！也请教楼主，您是怎么解决的？非常感谢！

首先 样本量很大的时候根据中心极限定理，趋于正态的是抽样分布（Sampling Distribution），而不是样本分布(Sample's distribution)

其次，非正态分布会不会产生影响取决于你的模型，不是所有的模型都会收到非正态性的影响（很多模型在非正态性下仍然很稳健）