一元线性回归中自变量要不要服从正态分布？
在试验设计(DOE)中，一元回归分析的自变量、因变量不会服从正态分布的。在完成数据的一元回归分析后，应该检验回归分析的残差，包括残差对观测顺序、残差对自。
请问我用spss想做相关回归分析，可是变量不服
如果变量不服从正态分布，可以尝试进行正态性转换，常见的方法包括。对数转换：将变量取对数，可以将右偏分布转换为近似正态分布。平方根转换：将。
多元线性回归要求正态分布吗？
一些教材上会表述为线性回归要求因变量服从正态分布，这本身是正确的。有一个坏处是，可能会引导一些人在回归前专门去对y做一个正态。多元线性回归要求正态分。
回归方程使用范围？
1).两变量作直线回归分析时，要求应变量Y服从正态分布，通常自变量X为可以精确测量或严格控制的因素。2)作回归分析时要有实际意义，不能把毫无关联的两事物或。
logistic回归系数的最大似然估计，有什么作用？
线性回归用最小二乘法去求解变量的系数，在残差服从正态分布的假设下不管你用最大似然估计还是最小二乘法求解出来的参数都是一样的。由于最小二乘比较容易理解。
扁平分布和尖峰分布说明什么特点？
扁平分布说明样本之间的差异很小，或者没有差异。尖峰分布说明样本之间的差异很大，变化显著。当我们应用统计方法对数据进行分析时，会发现许多分析方法如T检。
做调节效应分析一定要把自变量和调节变量做去中心化处理吗？
不一定，中心化处理只不过是为了能够方便解释而已，并不会影响各项回归系数。数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者是数值相差较大。
t分布与正态分布存在如下哪一种关系？
先上结论：t分布并不是仅仅用于小样本(虽然小样本中用的风生水起)中，大样本依旧可以使用。t分布与正太分布相比多了自由度参数，在小样本中，能够更好的剔除异。
线性回归方程a尖公式？
线性回归方程公式：b=(x1y1+x2y2+。xnyn-nXY)/(x1+x2+。xn-nX)。线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的。
经典回归模型基本假定是什么？
是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立。随机误差项彼此不相关。解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立。
