УМОВА НОРМАЛЬНОСТІ В РЕГРЕСІЙНОМУ АНАЛІЗІ

Більшість методів параметричної статистики розроблені в припущенні несуперечності гіпотези про нормальний розподіл вихідних даних, оскільки це дозволяє отримувати статистично коректні результати, ґрунтуючись на законі великих чисел і центральної граничної теореми теорії ймовірностей [44]. Зокрема, нормальний розподіл помилок потрібно при побудові довірчих інтервалів і перевірці більшості статистичних гіпотез. Отже, перевірка виконання цієї умови становить один з основних питань статистичної обробки даних. Як було відзначено в гл. 3 і 4, присвячених лінійному регресійному аналізу, для коректного застосування методу найменших квадратів, що також відноситься до групи параметричних методів, виконання умови нормальності не потрібно, що, безумовно, є важливою перевагою.

Для відповіді на питання про відповідність генеральної сукупності, з якої взята вибірка, нормальним законом розподілу, висувається гіпотеза

яка може бути перевірена на основі ряду статистичних критеріїв, заснованих на використанні тих чи інших властивостей досліджуваної вибірки.