在回归分析中,测定值与按回归方程预测的值之差,以δ表示。残差δ遵从正态分布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。
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,不参与回归直线拟合。
显然,有多少对数据,就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息,分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。
扩展资料:
其内容一般包括:异常值检验、方差齐性检验、误差的正态性检验、相关性检验以及相伴随的方差稳定化变换,正态化变换等修正方法。
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。显然,有多少对数据,就有多少个残差。
参考资料来源:百度百科-残差
在回归分析中,测定值与按回归方程预测的值之差,以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0,σ2)。δ与σ之比,称为标准化残差,以δ*表示。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。
所谓残差是指实际观察值与回归估计值的差。(如图)
显然,有多少对数据,就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息,分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰 。