殘差的分析？“殘差”包含關(guān)于模型的基本假設(shè)的重要信息。如果回歸模型是正確的，我們可以把殘差看作誤差的觀測值。它應(yīng)該滿型的假設(shè)，并具有一些誤差性質(zhì)。利用殘差提供的信息來考察模型假設(shè)的合理性和數(shù)據(jù)的可靠性

殘差的分析？

“殘差”包含關(guān)于模型的基本假設(shè)的重要信息。

如果回歸模型是正確的，我們可以把殘差看作誤差的觀測值。

它應(yīng)該滿型的假設(shè)，并具有一些誤差性質(zhì)。

利用殘差提供的信息來考察模型假設(shè)的合理性和數(shù)據(jù)的可靠性，稱為殘差分析。

殘差有很多種形式，以上是常見的殘差。

為了進一步研究自變量和因變量之間的關(guān)系，人們還引入了偏殘差。

此外，還有學(xué)生殘差和預(yù)測殘差。

以某個殘差為縱坐標(biāo)，其他變量為橫坐標(biāo)，作散點圖，即殘差圖，是殘差分析的重要方法之一。

通常橫坐標(biāo)有三種選擇：(1)因變量的擬合值；(2)自變量；(3)當(dāng)因變量的觀測值為時間序列時，橫坐標(biāo)可以取觀測時間或觀測序號。

殘差圖的分布趨勢可以幫助確定擬合的線性模型是否滿足相關(guān)假設(shè)。

如殘差是否近似正態(tài)分布，方差是否齊次，變量之間是否存在其他非線性關(guān)系以及是否還有重要的自變量沒有進入模型。

當(dāng)確定缺少一些假設(shè)時，下一步的問題是糾正或補救它們。

需要具體情況具體分析，探索合適的修正方案，比如非線性處理，引入新的自變量，或者考察誤差是否具有自相關(guān)性。

方差分析結(jié)果怎么分析？

首先，看看殘差(數(shù)據(jù)減去平均值)是否近似正態(tài)。如果是，可以直接分析。注意方差分析不需要原始數(shù)據(jù)的正態(tài)性，需要殘差的近似正態(tài)性。

其次，方差分析對正態(tài)性要求不高。直方圖上與正常值的中等偏差是可以接受的。或者對正態(tài)概率圖主觀判斷，可以粗略地做成一條粗直線。

第三，數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)換。

看是否存在非均勻方差(往往非正態(tài)性與非均勻方差相關(guān))。如果是，可以對數(shù)據(jù)進行冪變換，比如平方、根號、四次方、自然對數(shù)、倒數(shù)。直到數(shù)據(jù)回歸到正態(tài)和等方差，殘差通常會變成正態(tài)。

殘差分析圖的基本原理？

殘差分析是通過殘差提供的信息來分析數(shù)據(jù)的可靠性、周期性或其他干擾。用于分析模型假設(shè)是否正確的方法。所謂殘差是指觀測值與預(yù)測值(擬合值)之差，即實際觀測值與回歸估計值之差。

在回歸分析中，實測值與回歸方程預(yù)測值之差表示為。殘差服從正態(tài)分布N(0，2)。(-殘差均值)/殘差的標(biāo)準(zhǔn)差，稱為標(biāo)準(zhǔn)化殘差，用 *表示。 *遵循標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布n (0，1)。

實驗點的標(biāo)準(zhǔn)化殘差落在(-2，2)區(qū)間外的概率0.05。

如果某個實驗點的標(biāo)準(zhǔn)化殘差落在(-2，2)區(qū)間之外，則可以95%置信度判斷為異常實驗點，不參與回歸線擬合。顯然，有多少對數(shù)據(jù)，就有多少個殘差。