amanda8901 发表于 2011-1-21 10:29
因变量正态分布是由线性回归的假设条件决定的。最简单的例子，y=a+bx+error。线性回归的假设条件之一是error服从mean=0的正态分布，因为x来自观察值，是确定的，所以y的分布也是正态的，更具体的说，variance(y) = variance (error)， mean (y) = a + bx。在estimate coefficient的时候，也就是用数据估算a和b值（包括误差范围），以及检测线形关系是否显著（i.e. test if b=0）时，都是在这个假设的正态分布条件下进行的。

lwien007 发表于 2011-1-28 15:07
我的数据也不是对称分布，因变量中有很多为0的值，直接用多元回归感觉不适合。