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残差分析四幅图,SPSS残差分析图

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【残差分析四幅图,SPSS残差分析图】什么是残差 分析？怎么做残差 分析最重要的是两个表，一个是拟合优度表，给出了判断系数R 。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，因为经典回归模型的一个基本假设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 。现在的问题是要知道如何用语言解释这个图形，更通俗易懂 ， 比如我之前给出的解释是:结果表明在正态分布中，数据沿对角线和对角线方向分布，然后回归模型满足正态假设 。

1、标准化 残差图怎么解读标准化残差图解解释的步骤如下:1 。对于所有的x值，\varepsilon \的方差是相同的，描述变量x和y的回归模型是合理的，并且残差 diagram中的所有点都落在一个水平带的中间 。2.对于所有的值，\varepsilon \的方差是不同的 ， 对于x的较大值 ， 对应的残差也较大，这违背了\varepsilon的方差相等的假设 。3.说明选取的回归模型不合理，应结合曲线回归或多元回归模型 。

2、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，

1.主界面显示residualplots多个选项；(方差分析)2 。主界面的散点图、标准化的虚拟图、生产图等 。(Regression 分析)以上操作基于spss10.0，其他版本应该差不多，要根据具体情况而定分析，绘图要用dlsplay或plots按钮 。

3、什么是 残差 分析?算法:实测值与回归方程预测值之差用δ表示 。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；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 。

4、如何做 残差 分析"残差"包含有关模型基本假设的重要信息 。如果回归模型正确，我们可以把残差作为误差的观测值 。它应该满足模型的假设，并具有一些误差性质 。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 。残差有多种形式，以上是常见的残差 。为了进一步研究自变量和因变量之间的关系，人们还引入了bias 残差 。另外还有学生残差，预测残差等等 。
通常横坐标有三种选择:(1)因变量的拟合值；(2)自变量；(3)当因变量的观测值为时间序列时 ， 横坐标可以取观测时间或观测序号 。残差 graph的分布趋势可以帮助确定拟合的线性模型是否满足相关假设 ， 比如残差是否近似正态分布，方差是否齐次，变量之间是否存在其他非线性关系以及是否还有重要的自变量没有进入模型 。当确定缺少一些假设时，下一步的问题是纠正或补救它们 。

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