В регрессионном анализе при нормальной зависимости каждому значению одной переменной соответствует определенное распределение другой переменной. Это означает, что для каждого фиксированного значения независимой переменной (например, X) распределение зависимой переменной (например, Y) предполагается нормальным.

Давайте рассмотрим основные шаги, чтобы понять, как это работает:

1. Определение переменных: В регрессионном анализе мы обычно работаем с двумя переменными: независимой переменной (X) и зависимой переменной (Y).
2. Формулировка модели: Мы предполагаем, что зависимая переменная Y может быть выражена как линейная функция независимой переменной X, плюс случайная ошибка (ошибка, которая не может быть объяснена моделью). Это можно записать как:
   • Y = β0 + β1 * X + ε
3. Предположение о распределении ошибок: Важно понимать, что ошибки (ε) в модели предполагаются нормально распределенными. Это означает, что для каждого значения X, ошибка ε будет следовать нормальному распределению с нулевым средним и определенной дисперсией.
4. Проверка предположений: Перед тем как делать выводы на основе модели, необходимо проверить, выполняются ли предположения о нормальности распределения ошибок, линейности и гомоскедастичности (постоянной дисперсии ошибок).
5. Интерпретация результатов: Если предположения о нормальности выполнены, мы можем использовать результаты регрессионного анализа для прогнозирования значений Y на основе значений X и делать статистические выводы о значимости коэффициентов модели.

Таким образом, нормальная зависимость в регрессионном анализе подразумевает, что для каждого фиксированного значения независимой переменной существует нормальное распределение зависимой переменной, что позволяет нам использовать различные статистические методы для анализа данных.