非正态分布可以做线性回归吗,残差概率分布图怎么看

非正态分布可以做线性回归吗,残差概率分布图怎么看

直观来看，上一篇文章介绍的逻辑回归只是对普通线性回归的输出加以变换，以满足问题的需要。但在这简单的现象背后，以逻辑回归为代表的这类线性模型的推广具有更高中数学考点全扫描第216讲正态分布三数学学习室· 211 次播放登录知乎，您可以享受以下权益：更懂你的优质内容更专业的大咖答主更深度的互动交流更高效的创作环境立即登录/

非正态分布可以做线性回归吗对吗

在非线性回归分析中，我们通常会使用多项式回归或指数回归等非线性回归模型。这些模型可以在数据不符合正态分布的情况下进行使用。但是，在使用这些模型时，我们这种回归方式更符合我们的实际情况，因为现实生活中，一个现象确实是很多个因素共同导致的；同时，这种方法也可以帮我们排除一些似是而非的因素。在这里，我们要假设因变量是服从正态分

非正态能用线性回归吗

(2)误差项e服从均值为0的标准正态分布，并且相互独立(IID); (3)模型线性可加。假设因变量为Y,自变量为X1,X2,则回归分析的默认假设为：[Math Processing Error] Y = b + a 1 X2. 数据转换：通过对原始数据进行数学变换来使其更接近正态分布。例如，可以尝试对数变换、平方根变换或反正切变换等。3. 基于模型的方法：使用适当的回归模型

非正态分布 线性回归

5.μ服从均值为0的正态分布根据以上五个假设，我们可以看到，唯一一个和因变量有关的假设是假设1:y与x呈线性关系，但有了后面几个对误差项μ的假设以后，假设1也不重要了，因为如果y与x同学说，做标准化处理，减去平均值后再除以标准差，然后就服从正态分布了，一般来说是这样，但是不是

非正态分布的数据可以做统计分析吗

?ω? 但这种做法并不推荐或不可取。线性回归，它还要求其残差要满足正态性。这一条特别重要，是比所谓因变量3. 线性回归3.1一元线性回归3.1.1 命令polyfit最小二乘多项式拟合[p,S]=polyfit(x,y,m) 多项式y=a1xm+a2xm-1+…amx+am+1 其中x=(x1,x2,…xm)x1…xm为(n*