博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
残差分析
阅读量:5870 次
发布时间:2019-06-19

本文共 438 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

hot3.png

  • 残差分析
回归模型 
 y = 
26001010_TVls.png
 + 
26001011_E1MO.png
 + 
26001011_fpes.png
 ,假定 
26001011_J2Xd.png
 是期望值为 0,方差相等且服从正态分布的随机变量,残差分析就是判断假定是否成立的方法之一
  • 残差
因变量的观测值 
26001011_UyFd.png
 与根据估计的回归方程求出的预测值 
26001011_r7zV.png
 之差 ,用 e 表示,反映了用估计的回归方程预测 
26001011_2njp.png
 而引起的误差,第 i 个观察值的残差可以写为

  26001011_3taR.png =    26001011_4ZbI.png -  26001011_R8NL.png

  • 通过残差图来判断

通过对残差图的分析来判断对误差项
 
26001011_J2Xd.png
 的假定是否成立,常用的残差图有关于 x 的残差图 ,关于 
26001011_5dF5.png
 的残差图,标准化残差图等
关于 x 的残差图是用横轴表示质变 x 的值,用纵轴表示残差
26001013_KfEi.png
 
  • 标准化残差

对 26001013_EeZF.png 正态性假定的检验,也可以通过对标准化残差的分来完成

残差除以它的标准差后得到的数值,也成为 Pearson残差或半学生化残差,用Ze表示,第 i 个观测值的标准化残差可以表示为

 26001013_5PhN.png

 Se是残差的标准差的估计
26001014_nn2t.png
 

实际中常用Excel-数据分析-回归-选择残差、标准化残差来分析

转载于:https://my.oschina.net/u/1785519/blog/1488542

你可能感兴趣的文章
打开SharePoint 2013 web application显示iis 欢迎页面
查看>>
Qt学习笔记常用容器
查看>>
Android SDK 快速安装方法
查看>>
.Net应用程序打包部署总结
查看>>
永远不要放弃你所爱的人
查看>>
你以为PHP那么好自定义升级?
查看>>
网络之NSURLConnection
查看>>
拟牛顿法/Quasi-Newton,DFP算法/Davidon-Fletcher-Powell,及BFGS算法/Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno...
查看>>
android aapt 用法 -- ApkReader
查看>>
让我们发展纯粹的金钱关系吧,那多美好(转)
查看>>
在ecshop商品详情页显示供货商
查看>>
LoadRunner 11 error:Cannot initialize driver dll
查看>>
百度地图之定位
查看>>
文章之间的基本总结Activity生命周期
查看>>
2015第23周日
查看>>
实践总结 - 不可错过的Angular应用技巧
查看>>
RTP/RTCP/RTSP/SIP/SDP 关系(直接看总结)
查看>>
HTML5学习笔记简明版(11):新API
查看>>
AndroidAnnotations说明—AndroidAnnotations它是如何工作的?
查看>>
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space错误和方法(集、转)
查看>>