相对残差计算公式,样本数据残差计算公式

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相对残差计算公式,样本数据残差计算公式

  残差计算公式:实际观察值与估计值(拟合值)之间的差。

  残差以δ表示。

  “残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。

  如果回归模型正确的话,可以将残差看作误差的观测值。

  它应符合模型的假设条件,且具有误差的一些性质。

  利用残差所提供的信息,来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。

残差的公式是什么?

  标准残差,就是各残差的标准方差,即是和宏首残差的平方和除以(残差个数-1)的平方根 。

  以δ表示。

  残差δ遵从正态绝虚分布N(0,σ2)。

  (δ-残差的均值)/残差的标准差,称为标准化残差,以δ*表示。

  唤数δ*遵从标准正态分布N(0,1)。

  实验点的标准化残差落在(-2,2)区间以外的概率≤0.05。

  若某一实验点的标准化残差落在(-2,2)区间以外,可在95%置信度将其判为异常实验点,不参与回归线拟合。

拓展资料

  通常横坐标的选择有三种:因变量的拟合值;自变量;当因变量的观测值为一时间序列时,横坐标可取观测时间或观测序号。

  残差图的分布趋势可以帮助判明所拟合的线性模型是否满足有关假设。

  如残差是否近似正态分布、是否方差齐次,变量间是否有其它非线性关系及是否还有重要自变量未进入模型等。

  .当判明有某种假设条件欠缺时, 进一步的问题就是加以校正或补救。

  需分析具体情况,探索合适的校正方案,如非线性处理,引入新自变量,或考察误差是否有自相关性。

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