Почему в регрессионном анализе важно учитывать нормальное распределение данных?

Учёт нормального распределения данных в регрессионном анализе важен по нескольким причинам:

• Выбор аналитических методов. sky.pro Большинство статистических методов, в том числе t-тесты, ANOVA и линейная регрессия, предполагают нормальность данных. sky.pro
• Надежность выводов. sky.pro Правильное определение типа распределения данных влияет на выбор аналитических методов и надёжность выводов. sky.pro
• Проверка гипотез и построение доверительных интервалов. habr.com Если остатки (ошибки) модели не имеют нормального распределения, это может повлиять на достоверность доверительных интервалов и тестов гипотез, что приведёт к неверным выводам. habr.com
• Прогнозирование вероятности событий. sky.pro Нормальное распределение позволяет делать прогнозы о вероятности событий. sky.pro

Таким образом, учёт нормального распределения данных в регрессионном анализе обеспечивает надёжность и обоснованность модели, что важно для точных прогнозов и выводов. habr.com