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违反正态性假设时的回归

如果说关于最小二乘回归，我们大多数人都记得一个警告，那就是：回归假设正态性。更具体地说，最小二乘回归假设给定 X 的 Y 分布呈正态，或者等效地，假设残差分布呈正态。但是，如果我们的数据违反了这一假设（例如，我们的响应分布高度偏斜或仅由整数组成），可能会导致我们从结果中得出错误的推断，该怎么办？值得庆幸的是，有一些技术可以轻松处理这种非常常见的情况。 本次网络研讨会面向学术研究人员，将讲解使用非正态响应数据进行线性回归分析的概念和技巧，包括如何在JMP 学生版（JMP 学生版是专为学术用途提供的免费、功能齐全的 JMP 版本）中实现这些技巧。主题包括： 评估正态性 变换响应变量 使用更合适的响应分布的广义线性模型 (GLM) 为您的 GLM 选择最佳拟合分布 访问jmp.com/student免费获取 JMP 软件，供学术使用

高级统计建模基本数据分析与建模