我在Kaggle上浏览一个关于回归的内核时，提到数据应该呈现正态分布。但是我不明白为什么？我知道这个问题可能非常基础，但请帮助我理解这个概念。

提前感谢！！

回答：

回归模型做出了一些假设，其中之一就是正态性。当这一假设被违反时，你的p值和系数估计的置信区间可能会出错，导致关于你的预测变量的统计显著性的错误结论。

然而，一个常见的误解是数据（即变量/预测变量）需要呈正态分布，但这并非事实。这些模型对预测变量的分布没有任何假设。

例如，假设你在回归中有一个二元预测变量（男/女；慢/快等）——这种变量不可能呈正态分布，但它仍然是回归模型中有效的预测变量。正态性假设实际上是指残差的分布，而不是预测变量本身。