回归模型不能满足gauss-markov假设（方差正态、齐性、独立）

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1.我做的模型是（自变量）空气湿度、pm2.5、pm10这三者对（因变量）能见度的影响的模型

2.遇到问题：
    （1）不能满足gauss-markov假设的正态性假设、方差齐性假设和独立性假设
其中qq图为


这个qq图呈现了非常奇怪的趋势
我尝试了
1.增加二次项（均尝试过）
2.差分法
3.boxcox变换（只尝试了对其中的相对湿度进行变换）
4.删除变量（用了每个3个变量的6种组合）
5.标准化数据
均毫无效果或者效果甚微，其中（差分法）

将所有变量差分效果最佳，但依旧不能满足正态性假设。shpiro检验p值为0，不能认为是正态的。
请教各位老师如何解决

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关键词：Markov GAUSS Mark 回归模型 Mar 独立性 能见度 正态性假设 模型检验 回归模型

补之前的图

差分后的qq图