最小2乗法→回帰分析→？

本には、「あるデータについて最小2乗法を行った後、回帰モデルの標準的仮定を置くと、最小2乗推定量は望ましい統計的性質を持ちます。しかし、実際の分析では、誤差項の正規性が付け加えられた「正規回帰モデルの標準的仮定」が仮定されることがほとんどである。」と書いてあるのですが、この正規性の条件はなぜ必要なのですか。
アバウトな質問になってしまいましたが、よろしくお願いします。

No.1 ベストアンサー 回答者： quaestio 回答日時： 2013/07/21 19:45

正規性が付け加えられた「正規回帰モデルの標準的仮定」があれば、求めた回帰式がデータを十分説明できているか、回帰係数や切片が０（またはその他の値）と異なるかどうか等の検定を、F検定やt検定を用いて行うことができるからです。

正規性のない「回帰モデルの標準的仮定」の場合、正確な検定ではなく近似的な検定しかできません。

必要というより仮定できればうれしいというのが近いかも。

この回答へのお礼

なるほど、参考になります。
ありがとうございます(^^)

お礼日時：2013/07/21 23:36