Regression
線性回歸中的均勻分佈殘差
如果殘差是均勻分佈的（而不是正常的），您對線性回歸有何看法？我想考慮一下我有一個直方圖顯示殘差均勻分佈在 -1 和 1 之間的情況。
我們仍然有在 0 左右對稱分佈的誤差，所以我認為估計值仍然與正態分佈的誤差相同。這是真的？我們還能說什麼？估計的方差/ p 值呢？
對於這種情況，我們可以說幾件事
- 殘差的正態性條件只需要大約保持. 如果樣本量很小，則很難將均勻分佈與正態分佈區分開來，在這種情況下，將殘差評估為似是而非的正態分佈是合理的。如果樣本量很大，顯然情況並非如此。
- 估計將是無偏的
- 估計將是一致的
- 如果使用最小二乘法，回歸係數估計量不會是 t 分佈的，因此相關的 p 值將不可靠。