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回归分析因变量是否要求正态分布

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多元线性-2 分析要求自变量正态分布是的 ， 线性相关和直线的目的是什么回归-3/线性相关是什么？回归分析Requirements因变量Y服从正态分布，自变量X是可以精确测量和严格控制的变量 。其实并不是所有的变量都需要正态分布，对于回归 分析，余数服从正态分布 。

1、直线相关和直线 回归 分析的目的是什么线性相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析Requirements因变量Y服从正态分布，自变量X是可以精确测量和严格控制的变量 。②统计意义不同:线性相关分析反映了两个变量之间的伴随关系 ， 是相互等价的，不一定有因果关系；回归 Ze 分析反映了两个变量之间的依赖关系，一般将“原因”或容易计量且变化不大的那个作为自变量，它可能是因果的，也可能是从属的 。

回归-3/的目的是用函数公式定量表达自变量与因变量之间的关系 。回归-3/不仅可以揭示X对Y的影响 ， 还可以用回归来表示 。④变量含义不同:in回归-3/ ， 因变量Y处于特殊位置有待说明；在线性相关分析中，X和Y处于相等的位置 。在线性相关分析中 ， X和Y都是随机变量；在回归 分析中，y是随机变量，X可以是随机的，也可以是非随机的 。通常，在回归 model中 ， 总是假设X是非随机的 。
【回归分析因变量是否要求正态分布】
2、多元 回归 分析中需要哪些假设条件,如何检验在制作回归 forecast时,分析的数据往往是多元的，所以在制作多元回归时，需要特别注意知道我们的数据是否能满足多元线性的要求回归 。将多线性回归应用于统计分析需要满足什么条件？总结起来 ， 可以用线性、独立、正常、齐次四个字来形容 。(1)自变量与因变量之间存在线性关系，可以通过绘制“散点图矩阵”来考察 。

(2)任意两个相互独立的观测残差的协方差为0，这意味着自变量之间不存在多重共线性问题 。如何处理多重共线性问题，请参考“多重共线性中多重共线性问题的处理方法回归Model”(3)残差E服从正态分布N(0 ， σ2) 。其方差σ2var(ei)反映了回归模型的精度 。σ越小，用得到的回归模型预测Y的精度越高 。(4)e的大小不随所有变量的变化而变化，即方差齐性 。

3、SPSS大数据不服从 正态分布,该用哪种方法相关 分析、 回归 分析啊?实际上，并不是所有变量都需要正态分布 。对于回归 分析 ， 余数服从正态分布 。如果严格按照正交分布，恐怕没有几个数据能完全匹配 。总的来说，只要不是严重偏斜，你的数据量足够，可以使用正态分布-3分析的一些方法 。如果数据严重失真，可能需要对数据本身进行一些处理或转换 。

4、多个自变量和非正态的Y做 回归 分析用什么方法?你误解了线性的要求回归(相关分析类似情况)分析 。首先 ， 线性度回归不要求自变量都和因变量 obey 正态分布，只要求每个自变量的值对应因变量obey正态分布(foreachvalue 。因变量的分布必须是正态的 。这是SPSS的原文)，这个条件很难验证 ， 所以实际工作中一般不考虑这个问题 。
5、多元线性 回归 分析要求自变量 正态分布吗,自变量为连续性资料但是非正态...变量可以分为可控变量(当然常量变量也算)和随机变量 。在学习统计概率之前，我们从小学到大学都在学习可控变量，也就是函数的自变量！感兴趣的话还会接触到新数学中研究的模糊变量，比如白色变量，灰色变量等等，一个函数中既有可控变量，又有随机变量，这是对现实世界的最好反映 。至于随机变量的分布，现实世界中所有没有趋势的变量都可以近似为正态分布 。

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