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一見信頼できるソースは、従属変数は正規分布でなければならないと主張しています。 モデルの仮定：は正規分布、エラーは正規分布、独立、は固定、定数分散です。E I〜N （0 、σ 2）X σ 2YYYei∼N(0,σ2)ei∼N(0,σ2)e_i \sim N(0,\sigma^2)XXXσ2σ2\sigma^2 ペンシルベニア州立大学、STAT 504離散データの分析 第二に、線形回帰分析では、すべての変数が多変量正規である必要があります。 統計解、線形回帰の仮定 これは、応答変数に正規分布がある場合に適切です。 ウィキペディア、一般化線形モデル この誤解がどのように、またはなぜ広まったのか、良い説明はありますか？その起源は知られていますか？ 関連する 線形回帰と応答変数に関する仮定

45 regression  least-squares  linear-model  dependent-variable 

例で問題を説明します。いくつかの属性（年齢、性別、国、地域、都市）を与えられた個人の収入を予測するとします。あなたはそのようなトレーニングデータセットを持っています train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age Gender Income 1 1 1 1 23 M 31 2 1 1 1 48 F 42 3 1 1 2 62 M 71 4 …

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