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残差分析的作用,倒残差结构作用

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【残差分析的作用,倒残差结构作用】利用残差提供的信息来检验模型假设的合理性和数据的可靠性称为残差 分析 。残差 分析不能用什么图分析回归模型的假设是否正确分析本文的目的是根据统计数据确定变量之间的关系和相关程度 ， 并探索内在的数量规律，(δ 残差)/残差的标准差称为标准化残差，用δ *表示 。

1、那位仁兄可以告诉我高二文科数学的那个 残差是什么意思呀怎么求在回归分析中，实测值与回归方程预测值之差表示为δ 。残差δ服从正态分布N(0，σ2) 。(δ 残差)/残差的标准差称为标准化残差 ， 用δ *表示 。δ *遵循标准正态分布n (0，1) 。实验点残差的标准化落在(2，2)区间外的概率≤0.05 。如果某个实验点残差的标准化落在(2，2)区间之外，则可以95%的置信度判定为异常实验点，不会参与回归线拟合 。

2、新息与 残差有什么区别? innovation和残差的区别在于，它们所指的事物不同，具有不同的特征 ， 代表的关联性分析是不同的 。1.不同特点:(1)因为也是数列 ， 所以也叫新息数列:x(t)x(t) e(t) 。这个公式表明，x(t)可以表示为两项之和:第一项x(t)，由序列历史决定；第二项e(t)根据历史数预测为零 。直观地说，在无偏预测的意义上，原始序列的历史并不包含关于e(t)的信息，所以此时称为它对原始序列的创新 。

(2)在回归分析中，实测值与回归方程预测值之差表示为δ 。残差δ服从正态分布N(0 ， σ2) 。(δ 残差)/残差的标准差称为标准化残差，用δ *表示 。δ *遵循标准正态分布n (0，1) 。实验点残差的标准化落在(2 ， 2)区间外的概率≤0.05 。如果某个实验点残差的标准化落在(2，2)区间之外 ， 则可以95%的置信度判定为异常实验点 ， 不参与回归直线拟合 。

3、SPSS 残差 分析,这个散点图能说明什么? 残差 graph可以用来判断数据是否异常 。如果数据都在(2，2)的区间内，说明数据是正态的，方差齐次的 。如果数据点超过(2，2)的区间，说明该数据为异常点 ， 不能加入回归线拟合，不具有方差的齐性和正态性 。这个图显示残差在2和 2之间，可以解释大部分预测值，说明你的回归方程是有效的 。就是找到回归中的异常点和强影响点；SPSS将输出回归残差，

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