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残差图模型不合理分析,回归模型残差图如何分析

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② 残差图分析 。残差 分析是验证的基本方法吗模型假设残差 分析是验证的基本方法吗模型假设？(上图只是残差，不是残差，下面可以看到 ， )用普通最小二乘法(OLS)做回归分析，回归的人都知道 。
1、请说出以上两个检验是检验什么问题的,该 模型中是否存在这些问题 1 。图解法是一种非常直观的检验方法 ， 通过残差散点图分析来判断随机误差项的序列相关性 。直接用给定的回归模型来估计参数，得到项残差，绘制散点图作为随机误差项的估计值 。由于残差项作为随机误差项的估计值 ， 所以随机误差项的性质也应该在残差中得到反映 。(1) Plot 残差按时间顺序如果残差随时间的变化呈现出有规律的变化，则存在相关性，进而可以推断出随机误差项之间存在序列相关性 。
2、关于SPSS结果,P-P回归标准化 残差图.这张图应该怎么解释最重要的是两个表，一个是拟合优度表 ， 给出了判断系数r平方 。二是回归系数表 ， 给出回归系数的估计值和显著性检验结果 。残差的直方图主要用来判断残差是否服从正态分布 。因为经典回归的一个基本假设模型是随机误差项服从正态分布 。我知道这个结果满足正态分布的假设 。现在想知道如何用语言解释这个图，比较通俗易懂 。比如我之前给出的解释是:结果表明，在正态分布中，数据呈对角分布和对角分布 ， 然后回归模型满足正态假设 。
【残差图模型不合理分析,回归模型残差图如何分析】
3、预测方法对比 分析本章采用三种沉降预测方法中的五种方法对温州浅滩岭泥海堤N5 850段CJPB3沉降板监测数据进行拟合/预测，各种预测曲线与实测沉降曲线平行绘制在图5.20中 。为了使每条拟合/预测曲线的变化趋势更加明显，在绘制时去掉了一些恒载期之前的实测曲线 。对应的残差图如图5.21所示 。图5.20 N5 850段拟合/预测曲线与实测曲线对比对各种预测方法的预测结果进行了对比，如表5.14所示 。
4、如何检验一个 模型是否异方差?异方差检验主要有三种方法:1)图形检验:①相关图分析 。② 残差图分析 。因为异方差性通常被认为是残差的大小随自变量大小而变化，所以可以借助散点图简单判断异方差性是否存在 。具体方法是以回归的平方2ie残差为纵坐标 ， 以回归公式中的一个解释变量ix为横坐标，绘制散点图 。如果散点图呈现一定的趋势，可以判断存在异方差 。

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