若做回归分析的时候，残差不是正态分布真的就不能做回归分析了么。不用回归有别的方法能检验自变量显著么
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解决时间 2021-01-28 00:10
- 提问者网友：謫仙
- 2021-01-27 20:33
若做回归分析的时候，残差不是正态分布真的就不能做回归分析了么。不用回归有别的方法能检验自变量显著么
最佳答案
- 五星知识达人网友：玩世
- 2021-01-27 21:24
你的问题太多，我不能一一做详细回答。
随机干扰项不是正态分布也可以做回归，不过参数的估计方法最好不要使用OLS，使用极大似然估计会好一些，相应的似然函数有变化。
12个变量得到一个好的结果可能不太容易，如果确定了解释变量与被解释变量之间的理论关系，则直接得到结果，有理论支持，是最好的证据。如果没有理论支持，可以使用“逐步回归”，不过这因为“目的导向”而常常饱受诟病。
逐步回归已经通过判决系数和F检验做了剔除，所以不需要做共线性检验，异方差则看你的数据性质，如果是界面数据还是做一下。
详细的步骤，自己去找我之前回答的问题，应该有，我没时间逐一列出这种繁琐的事情。
随机干扰项不是正态分布也可以做回归，不过参数的估计方法最好不要使用OLS，使用极大似然估计会好一些，相应的似然函数有变化。
12个变量得到一个好的结果可能不太容易，如果确定了解释变量与被解释变量之间的理论关系，则直接得到结果，有理论支持，是最好的证据。如果没有理论支持，可以使用“逐步回归”，不过这因为“目的导向”而常常饱受诟病。
逐步回归已经通过判决系数和F检验做了剔除，所以不需要做共线性检验，异方差则看你的数据性质，如果是界面数据还是做一下。
详细的步骤，自己去找我之前回答的问题，应该有，我没时间逐一列出这种繁琐的事情。
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