如果时间序列不满足正态分布，如何修正？

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<P>如果不满足正态分布，很多性质都不能用。</P>
<P>不知道有什么办法？</P>
<P>谢谢!</P>

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关键词：时间序列 正态分布 不知道 不能用 如何 正态分布

在处理时间序列数据时，很关注正态分布吗？我们一般最关心的序列的平稳性，还有就是时间序列的序列相关性。

non-normality is usually caused by outliers in residual, u may add dummies to control it

以下是引用warecucff在2005-3-17 2:03:54的发言： non-normality is usually caused by outliers in residual, u may add dummies to control it

3楼讲的真好

Non-mormality is a very popular problem in time series data.You know,that isnt the only way for many things.eg. you can think about the other distribution.

楼上牛人~~~~~~~~~~~

时间序列中一般需要考虑正态的是在模型的参数估计中，最小二乘或者最大似然函数法都要假设残差是正态的，如果不是正态，则需要修改模型计算方法，常见的不服从正态的可能服从t分布等，则之前的计算模型中需要做相应的修改，这就需要用到最理论的东西，概率论与数理统计的知识。

能否指点下具体实践数据该怎么处理吧，并不是所有人都是数学专业出身，更多想知道实践的操作步骤，