逻辑斯蒂增长模型的残差服从什么分布？

在理想情况下，当逻辑斯蒂增长模型的假设成立且满足一定条件时，残差通常近似服从正态分布。

逻辑斯蒂增长模型通常假设误差项具有以下性质：

1. 独立性：不同观测值的误差项相互独立。

2. 均值为零：平均意义上，误差项的期望为零。

3. 同方差性：误差项的方差不随自变量的变化而变化。

在这些假设下，随着样本量的增加，根据中心极限定理，残差会趋向于正态分布。

然而，在实际应用中，残差可能并不完全服从正态分布，可能会出现偏态、厚尾等情况，原因可能包括：

1. 模型假设不满足：例如存在异方差性、误差项不独立等问题。

2. 数据存在异常值：异常值会对残差分布产生影响。

3. 模型本身的局限性：逻辑斯蒂增长模型可能不能完全准确地描述数据的生成过程。