弱弱问一下，做回归分析之前，为什么要做一些变量的正态分布

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弱弱问一下，做回归分析之前，为什么要做一些自变量的正态分布，还有它们之间的相关分析呢？另外还要做出它们的均值，中位数，偏锋和峰度呢？

如果这些自变量不是正态分布，那么怎么办呢？

如果这些自变量之间高度相关，是不是就必须舍弃了呢？

我知道问题很菜，表拍偶，谢谢啦！！

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关键词：回归分析 正态分布 相关分析 自变量 怎么办 回归分析 正态分布 中位数 自变量

1、线形回归的基本假设之一就是随机项服从正态分布，进行正态性检验就是看看数据适合不适合做回归。
2、假如不服从正态分布，你就得考虑用非线性模型，例如曲线模型。
3、自变量之间高度相关说明存在严重的共线性，这也是违背线性回归的基本假设，你得消除共线性，一般有几种方法：剔除一些不重要的自变量、增大样本容量、还可以对回归系数进行有偏估计等。
建议你去借一本应用统计学的书看一下，收获会很大的。

非常非常感谢！！！

aiqing19861986 发表于 2009-12-16 23:14
1、线形回归的基本假设之一就是随机项服从正态分布，进行正态性检验就是看看数据适合不适合做回归。

2、假如不服从正态分布，你就得考虑用非线性模型，例如曲线模型。

3、自变量之间高度相关说明存在严重的共线性，这也是违背线性回归的基本假设，你得消除共线性，一般有几种方法：剔除一些不重要的自变量、增大样本容量、还可以对回归系数进行有偏估计等。

建议你去借一本应用统计学的书看一下，收获会很大的。

1) Wrong! It is not necessary that a error term is normal distributed.
E(e)=0;                     ----> if not zero, then it will be absorbed into intecept.
Var(e)=sigma^2         ---> efficient estimates

E(x*e) =0                   ----> unbiased edtimates , this is usually the most important assumption.

Normality assumption will ensure usually T, F, CHI square distributions are valid when your sample size is small.

2) Wrong! The functional form depends on,

y=f(x;beta)+error.

If y is a nonlinear function of beta.

totally totally 彻底全部的晕倒了。。。

5# 唐伯小猫

You could take a look

CHAPTER 2 ✦ The Classical Multiple Linear Regression Model in ECONOMETRIC ANALYSIS <FIFTH EDITION> of William H. Greene

HTH

Thanks a lot, Bobguy!

Classical vs modern.

学习了一下~~~~~~

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