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正規性仮定が破れた場合の回帰

最小二乗回帰について、ほとんどの人が覚えている注意点が一つあるとすれば、それは「回帰は正規分布を仮定する」ということです。より具体的には、最小二乗回帰は、Xを与えられたときのYの分布が正規分布、つまり残差の分布が正規分布であると仮定します。しかし、もしデータがこの仮定に反し（例えば、応答分布が大きく歪んでいたり、整数値のみで構成されていたり）、結果から誤った推論を導き出してしまう可能性がある場合はどうでしょうか？幸いなことに、このようなよくあるシナリオに簡単に対処できる手法があります。 このウェビナーは学術研究者を対象としており、非正規分布応答データを用いた線形回帰分析の概念と手法、そしてこれらの手法を学術研究専用のJMP学生版（無償でフル機能版として提供）で実装する方法を学びます。トピックは以下のとおりです。 正規性の評価 応答変数の変換 より適切な応答分布を使用する一般化線形モデル（GLM） GLMに最適な分布を選択する jmp.com/学生で、学術目的での JMP ソフトウェアを無料で入手できます。

高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング