多元线性回归分析要求自变量和因变量符合正态分布吗？

应用多元线性回归进行统计分析时要求满足线性、独立、正态、齐性。所以要求自变量和因变量符合正态分布。

多元线性回归分析要求自变量和因变量符合正态分布，不满足可以对数转换

多元线性回归分析并不要求自变量和因变量符合正态分布。在多元线性回归中，正态分布假设通常应用于误差项（残差）的分布，即假设残差服从正态分布。这个假设是基于中心极限定理，即对于样本容量足够大的情况下，残差的分布会趋近于正态分布。因此，多元线性回归分析的关键是对残差的分布进行检验，而非对自变量和因变量的分布进行检验。

然而，在实际应用中，自变量和因变量的分布特征对多元线性回归分析的结果可能会产生影响。如果自变量和因变量的分布呈现明显的偏态或异常值，则可能导致模型的拟合效果下降，进而影响模型的可靠性和预测精度。因此，在进行多元线性回归分析前，建议对自变量和因变量进行描述性统计和探索性数据分析，以确定是否需要对其进行数据转换或异常值处理等预处理步骤。