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違反常態性假設時的迴歸

如果說關於最小平方法迴歸，我們大多數人都記得一個警告，那就是：迴歸假設常態性。更具體地說，最小平方法迴歸假設給定 X 的 Y 分佈呈常態，或等效地，假設殘差分佈呈常態。但是，如果我們的數據違反了這個假設（例如，我們的反應分佈高度偏斜或僅由整數組成），可能會導致我們從結果中得出錯誤的推斷，該怎麼辦？值得慶幸的是，有一些技術可以輕鬆處理這種非常常見的情況。 本次網路研討會面向學術研究人員，將講解使用非常態反應資料進行線性迴歸分析的概念和技巧，包括如何在JMP 學生版（JMP 學生版是專為學術用途提供的免費、功能齊全的 JMP 版本）中實現這些技巧。主題包括： 評估常態性 變換響應變數 使用更合適的響應分佈的廣義線性模型 (GLM) 為您的 GLM 選擇最佳擬合分佈 請造訪jmp.com/student免費取得 JMP 軟體，供學術使用

進階統計建模基本資料分析與建模