こんにちは、
素朴な疑問があるのですが、経験豊富な方に教えていただけないでしょうか。
OLS では必ずしも正規性の仮定が必要ではないことはわかっていますが、残差の正規性により最小の分散による不偏推定が得られます。
モデルの適合プラットフォームで最小二乗法を使用して、3 つの独立変数を持つ連続応答にモデルを適合させようとしました。このモデルの Radj は約 0.45 で、残差プロットは明確なパターンを示しました。
次に、連続応答の分布を確認すると、通常とは程遠いことがわかりました。
一般化回帰 (Lasso) と正規応答分布を使用しても、モデルの一般化 R2 乗は約 0.45 になりました。ただし、指数応答分布に切り替えると、R2 乗は 0.84 に増加しました。
最小二乗法で応答の正規性が必要ない場合、そのような違いは何が説明できるでしょうか?
ありがとう！
ちなみに、この資料を見つけました（ https://community.jmp.com/kvoqx44227/attachments/kvoqx44227/discovery-2019-content/28/1/glmTalkTucson.pdf）ここで、エラー（および応答）が正常であると仮定すると、作業がはるかに楽になります。 ただし、このリンクでは（ https://www.jmp.com/en_us/statistics-knowledge-portal/what-is-regression/simple-linear-regression-assumptions.html） 、エラーの正常性についてのみ説明します。
では、JMPで応答の正常性が想定されているかどうかわかりませんか？
もしそうなら、なぜ応答の正常性は「人生をずっと楽にする」のでしょうか？
