不必要。更重要的是条件分布$Y|X$在两个数据集中保持一致。换句话说，如果$Y$测试数据集的方差较大，可能是$X$方差也更高，拟合系数将解释$Y$方差同样好。

在两个数据集上绘制 Y ~ X 并在每个图上拟合回归线。你看到了什么？

您必须首先弄清楚为什么要拆分数据。立即想到的唯一原因是拟合模型非常费力，以至于您只能进行一次。否则，重采样方法要好得多，从 Efron-Gong 乐观引导程序（参见例如 Rrms包）或重复 100 次的 10 倍交叉验证开始。