dagga
如果因变量不是正态分布,怎么作回归分析
rtist
更加广义上的回归分析不需要正态分布,只有正态理论下的回归分析才需要正态分布的条件。
如果你一定要用正态理论,那么需要对相应变量变换(比如box-cox等等),但是变换可能成功,也可能不成功。
不成功的时候,早晚还是需要离开正态理论,做更加广义的回归分析。比如广义线性模型中只需要变量来自指数族分布(正态是其特例);加和性误差模型中,一般只需要变量来自位置-尺度族;等等。
dagga
何谓“更加广义上的回归分析”?
ifeelyou
通常来讲这个是做残差分析,因为因变量满足正态性实际上就是ei服从正态分布。
可以从残差分析的图形特征上找到一些解决的办法,但不是所有问题能够解决。
比方残差图成椭圆形,提示要进行变量转换或者需要加入非线性项;残差成扩大的喇叭形,提示方差不齐。
当然残差图只是提供给我们启示,并不是严格的分析方法。
还有可能就是异常值造成因变量不满足正态性。
另外,很想了解“广义上的回归分析”!
micro@
[quote]引用第3楼ifeelyou于2006-11-27 23:48发表的“”:
通常来讲这个是做残差分析,因为因变量满足正态性实际上就是ei服从正态分布。
可以从残差分析的图形特征上找到一些解决的办法,但不是所有问题能够解决。
比方残差图成椭圆形,提示要进行变量转换或者需要加入非线性项;残差成扩大的喇叭形,提示方差不齐。
当然残差图只是提供给我们启示,并不是严格的分析方法。
还有可能就是异常值造成因变量不满足正态性。
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robustreg
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