线性模型中的分类预测变量应该呈正态分布吗？[关闭]

Question

关闭。 这个问题是 无关. 。目前不接受答案。

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想要改进这个问题吗？ 更新问题 所以就是 切题 对于堆栈溢出。

关闭 7年前.

我在 R 中运行简单的线性模型（Y~X），其中我的预测变量是分类变量（0-10）。然而，这个变量不是正态分布的，并且没有任何可用的转换技术是有帮助的（例如log、sq 等），因为数据不是负偏/正偏，而是到处都是。我知道对于 lm，结果变量 (Y) 必须呈正态分布，但这对于预测变量是否也是必需的？如果是，任何有关如何执行此操作的建议将非常受欢迎。

另外，由于我正在查看的数据有两组，即患者与对照组（我对组差异感兴趣，正如您可以猜到的那样），我是否必须查看数据是否在两组内呈正态分布，还是在整个组中呈正态分布？两组？
谢谢。

Answer 1

请参阅上面的@Roman Luštriks 评论：你的预测变量如何分布并不重要。（多重共线性问题除外。）重要的是 残差 是正态的（并且具有同质方差）。