负偏斜数据我正在尝试在 JMP 中运行多元回归测试，但我的残差数据不符合分布假设。偏度为 -1.21，峰度为 4.52，所以我的数据是负偏度。我该怎么做？（我有点新手。）我们还没有学习过对数或平方根之类的转换。我尝试了这两种方法，将它们分别添加为残差数据列的公式，但我得到的只是列中无法使用的点。
视窗回复：负偏数据我假设您进行了多元回归分析（此处的“测试”一词用法很奇怪）。如果是这样，我要说的第一件事是您的残差看起来并不那么令人担忧。多元回归假设非常宽容 - 它们很少得到满足，但通常并不重要。但是，如果您的残差有偏差，尝试对数转换是很自然的。最简单的方法是将 Y 变量放入响应变量的框中，单击该窗口中“转换”旁边的下拉菜单并请求对数。然后使用您使用的相同模型效果。
我猜对数变换可能不会在这里改善很多，因为残差具有负偏斜（我认为它们更适合正偏斜）。所以，您可以尝试其他一些变换。但是，正如我所说，我认为您的残差看起来不需要修改模型。在过多担心残差的分布之前，我会查看模型的其他方面（效果的系数是否显著并且有意义？整体模型是否合适？您还有哪些未使用的数据？残差图是什么样子的 - 散点是否合理随机？）。
回复：负偏数据您可能需要研究 Box-Cox 变换
回复：负偏数据嘿@StacyKJones ，我赞同@txnelson 的建议，Box Cox 选项位于此处：
这不仅能找到最佳转换，您还可以将模型重新拟合为新的分析窗口，以便比较两个模型，看看转换如何改进它。此外，它还保留了剖析器的原始单位，这很好。
史蒂夫
回复：负偏数据我要补充的关于@dlehman1和@txnelson的回复（我同意）的唯一内容是，让我们暂时忘掉统计数据。并处理实用性。如果到最后，如果你能用你最终得到的模型解决/解决实际问题......谁会在乎统计数据？我来自工业界，是一名执业统计学家......我所在的团队是被雇来解决问题的......而不是得到满足与各种统计方法相关的所有“假设”的完美模型。
