期刊導航
研究人員如何處理不完美正態分布的數據？他們是否對適用于正態分布的數據使用統計方法，然后確認結果可能不是很準確？
數據本身很少需要正常分布才能構建有用的模型。
相反，經典統計所依賴的是中心極限定理，這說明了關于分配的一些事情平均許多觀察結果（以及回歸模型中各種數量的分布，如系數）。
即使我們自己處理數據而不是平均值，我們仍然可以使用正態性。回想一下，回歸模型告訴你意思一組數據點，而點本身是正態分布的周圍這意味著。舉一個非常簡單的例子，這是一個雙峰分布：
數據本身顯然不是正常分布的。然而，這可能代表兩組，一組平均值約為-2，另一組平均值約為1.5。如果我們有一個二進制變量來告訴你從哪個組中抽取數據點 - 稱之為“G” - 我們可以寫一個模型說：
Y = beta * G +錯誤
這其實很簡單單因素方差分析模型，所有它的說法是錯誤通常是分布式的，而不是數據本身。
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