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文档简介
残差分析样本残差ei
=
yi
-
yˆi
=
yi
-
b0
-
b1
xi标准化残差(Standardized
Residual)=einMS
Ehi
=
n
+(x
j
-
x)
2j
=11
-
hi(xi
-
x)
21残差(residual)
是随机变量，根据假设条件，残差是：正态分布，互相独立，平均数为0，有相同的方差。εi残差分析X
轴是观察值编号X
轴是X值残差没有稳定(相同)的方差方差是常数Homoscedasticity当方差是常数称为homoscedasticity.-10001000500013500-5001400014500150001550016000Predicted
PriceResiduals方差不是常数Heteroscedasticityyˆ++
+++++
++
++++++
++++
++
+
++^y+++
++
+++++
+++++
+++
+++残差当方差不是常数称为heteroscedasticity.检验方差是否常数：画出预测值和残差的散布图增加，残差的散布增加x^y残差变量没有独立性有自相关autocorrelation+++
+
+++++
+
++++
++
++++++++Time+残差++Time+00残差变量的独立性残差残差变量有独立性Durbin-Watson
检验d
L
dU4
-
dU4
-
d
L240否定H0有显著的正自相关否定H0有显著的负自相关接受H0无法
无显著的判定
自相关无法判定极端值或异常值Outliers极端值是观测值，不寻常的较大值或较小值。极端值可能发生的原因：记录资料的错误自变数资料和因变数值(观测值)不是对应的观测值是不可信从X,Y
散布图可以找出极端值。如果标准化残差的绝对值大于2，则可怀疑该观测值为极端值。极端值可能影响回归直线。+++++++++++
++
+++极端值改变回归模式的截距有的极端值影响较大+++++++++++一个极端值
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