我正在尝试决定是否在多元线性回归中使用平方根转换的因变量。转换会导致更正态分布的残差，也导致更少的异方差。然而，与使用非转换因变量的模型相比，决定系数降低了。$y$

在决定是否使用转换时，最重要的标准是什么？

编辑（回归的背景和目标）：

我有一个大型面板数据集，并且正在运行合并的 OLS 回归。主要目标是发现因变量（电力消耗）与不同的自变量有何不同，所以我主要对实际参数估计感兴趣。

然而，该模型也应该对预测有用，无论是在个人层面还是在聚合层面。在我的上下文中，聚合意味着每天我怀疑使用面板模型对聚合进行建模可能并不完全正确。的反向变换仍然会引起一些头痛......但这可能是另一个问题。$y$$y$$y$