leffgh
多元回归分析中,有一列自变量的分布非正态,要将所有数据(自变量与因变量构成的矩阵)进行转化,还是只将一列数据转化使其分布符合正态性假设呢?
yihui
回归不要求自变量服从正态分布。
leffgh
那其他多元分析方法呢,比如PCA之类,好像做之前都要对数据进行转化,是不是啊?
TTG
虽不要求自变量正态,但对于每个给定的自变量值,其所对应的因变量的值总体服从正态分布,否则要做变量变换。
rtist
都不是必需的。在于怎么解释。
leffgh
[quote]引用第3楼TTG于2007-08-22 20:43发表的“”:
虽不要求自变量正态,但对于每个给定的自变量值,其所对应的因变量的值总体服从正态分布,否则要做变量变换。[/quote]
明白,但是我的数据好像没有重复的,即是没有相同的自变量~~~那这个假设就没办法检验了吧?怎么办?
你这样一提我就想起来了
TTG
不需要有一样的自变量,因为做出的线性回归模型最后一项是残差,所以实际是等方差和正态的要求是对残差提出的。所以你只要做一个残差的分布图或QQ图看看就行,对残差做正态检验也可以。
leffgh
OK,那我放心地回归了