रैखिक प्रतिगमन अपने आप में सामान्य (गॉसियन) धारणा की आवश्यकता नहीं है, इस तरह की धारणा की आवश्यकता के बिना अनुमानकों की गणना (रैखिक कम से कम वर्गों द्वारा) की जा सकती है, और सही बनाता है इसके बिना भावना। … व्यवहार में, निश्चित रूप से, सामान्य वितरण अधिक से अधिक सुविधाजनक कल्पना है।
क्या प्रतिगमन के लिए सामान्यता आवश्यक है?
प्रतिगमन केवल परिणाम चर के लिए सामान्यता मानता है। भविष्यवाणियों में गैर-सामान्यता उनके और y के बीच एक गैर-रैखिक संबंध बना सकती है, लेकिन यह एक अलग मुद्दा है। … फिट को सामान्यता की आवश्यकता नहीं है।
यदि डेटा सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है तो क्या आप रैखिक प्रतिगमन का उपयोग कर सकते हैं?
संक्षेप में, जब एक निर्भर चर सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है, तो बड़े नमूना आकारों के अध्ययन में रैखिक प्रतिगमन एक सांख्यिकीय रूप से ध्वनि तकनीक बनी हुई है। चित्रा 2 उपयुक्त नमूना आकार प्रदान करता है (यानी, >3000) जहां रैखिक प्रतिगमन तकनीकों का अभी भी उपयोग किया जा सकता है, भले ही सामान्यता धारणा का उल्लंघन हो।
यदि डेटा सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है तो क्या होगा?
अपर्याप्त डेटा एक सामान्य वितरण को पूरी तरह से बिखरा हुआ दिखने का कारण बन सकता है उदाहरण के लिए, कक्षा परीक्षा परिणाम आमतौर पर सामान्य रूप से वितरित किए जाते हैं। एक चरम उदाहरण: यदि आप तीन यादृच्छिक छात्रों को चुनते हैं और परिणामों को ग्राफ़ पर प्लॉट करते हैं, तो आपको सामान्य वितरण नहीं मिलेगा।
आपको कैसे पता चलेगा कि डेटा सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है?
यदि देखा गया डेटा पूरी तरह से सामान्य वितरण का पालन करता है, तो केएस आंकड़े का मान 0 होगा पी-मान का उपयोग यह तय करने के लिए किया जाता है कि अंतर अस्वीकार करने के लिए पर्याप्त बड़ा है या नहीं शून्य परिकल्पना: … यदि केएस परीक्षण का पी-मान 0 से छोटा है।05, हम सामान्य वितरण नहीं मानते हैं।
