回帰分析・計量経済学・統計学 被説明変数が正規分布に従ない場合、どのような方法を取っていけばよいのでしょうか?

回帰分析・計量経済学・統計学 被説明変数が正規分布に従ない場合、どのような方法を取っていけばよいのでしょうか? 特に、yが0が多い場合などについて教えてください。

補足

yは連続変数でお願いいたします。

ベストアンサー

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ゼロが多いデータは,そのこと自体が,研究テーマであるくらい難しい問題です。 まず,以下の論文を参考にしてみましょう。 南美穂子 (2013) ゼロの多いデータの解析: 負の 2 項回帰モデルによる傾向の過大推定 最後の「まとめ」に書かれたように,そこにあるような複数のモデルを適用して比べてみることが肝心です。

その他の回答(1件)

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1) データをZ変換して、正規化する 2) 検出率は落ちるが、U検定をする