多元线性回归要求因变量是正态分布吗？- 误区解读

多元线性回归真的要求因变量是正态分布吗？

答案是否定的。很多人误解了多元线性回归的前提条件，认为因变量必须服从正态分布。 实际上，多元线性回归的关键假设是误差项服从正态分布，而不是因变量本身。

这意味着，你的因变量可以是任意类型的数据，包括：

• 正态分布* 偏态分布* 其他分布

多元线性回归的目标是通过拟合线性模型来预测因变量与自变量之间的关系，并不要求因变量本身服从特定的分布。

误差项为什么需要服从正态分布？

误差项服从正态分布是进行假设检验和构建置信区间的前提。如果误差项不服从正态分布，那么这些统计推断的结果就不可靠。

如何检验误差项是否服从正态分布？

可以使用残差图、正态概率图等方法来检验误差项是否服从正态分布。

总而言之，多元线性回归并不要求因变量服从正态分布，关键在于误差项需要满足正态分布的假设。