作为一般断言，这完全是错误的，我非常同意@Glen_b。有关经典线性模型假设的回顾，请参见此

但本质上，误差项的正态性确保的分布是完全正态的。而不是仅仅通过 t 分布来近似。请注意下面的评论，关于估计标准误差时的分布。$\hat{\beta}_k$

我不知道为什么网页会说，说的是什么。要说明为什么不需要正态性，您可以自己推导出估计量（或在线查找）。OLS（通常必须）通过矩量法得出-正态性在这些方程中没有任何位置。

也许这是对最大似然法的误解，至少 OLS MLE 假设正态性。然而，它不是必需的，因为估计对这个假设（准 MLE）是完全稳健的。