残差分析

  • 残差分析
回归模型   y =  26001010_TVls.png  +  26001011_E1MO.png  +  26001011_fpes.png  ,假定  26001011_J2Xd.png  是期望值为 0,方差相等且服从正态分布的随机变量,残差分析就是判断假定是否成立的方法之一

  • 残差
因变量的观测值  26001011_UyFd.png  与根据估计的回归方程求出的预测值  26001011_r7zV.png  之差 ,用 e 表示,反映了用估计的回归方程预测  26001011_2njp.png  而引起的误差,第 i 个观察值的残差可以写为

  26001011_3taR.png =    26001011_4ZbI.png -  26001011_R8NL.png


  • 通过残差图来判断

通过对残差图的分析来判断对误差项   26001011_J2Xd.png  的假定是否成立,常用的残差图有关于 x 的残差图 ,关于  26001011_5dF5.png  的残差图,标准化残差图等
关于 x 的残差图是用横轴表示质变 x 的值,用纵轴表示残差
26001013_KfEi.png
 
  • 标准化残差

对 26001013_EeZF.png 正态性假定的检验,也可以通过对标准化残差的分来完成

残差除以它的标准差后得到的数值,也成为 Pearson残差或半学生化残差,用Ze表示,第 i 个观测值的标准化残差可以表示为

 26001013_5PhN.png

 Se是残差的标准差的估计
26001014_nn2t.png
 

实际中常用Excel-数据分析-回归-选择残差、标准化残差来分析



转载于:https://my.oschina.net/u/1785519/blog/1488542

<think>好的,用户问的是如何在Origin软件中进行残差分析。首先,我需要回忆一下残差分析的基本概念,确定在统计分析残差的作用,以及Origin软件的相关功能。残差分析通常用于回归模型评估,检查模型的假设是否成立,比如线性、方差齐性、正态性等。 接下来,我得想想Origin的数据处理能力。根据引用[3],Origin可以进行数据描述和正态性分析,还支持t检验和ANOVA,这些可能和回归分析有关联。用户可能需要先进行回归拟合,然后得到残差,再进行分析。 步骤可能包括:1. 导入或输入数据,2. 进行回归分析(线性或非线性),3. 生成残差数据,4. 绘制残差图,5. 分析残差的分布或模式。需要确认Origin是否在回归后自动保存残差,或者需要手动计算。比如,在拟合完成后,残差可能会作为新列出现在数据表中。 然后,关于残差图,用户可能需要散点图(残差 vs 预测值或自变量),或者直方图、QQ图来检验正态性。引用[3]提到Origin可以计算均值和标准差,做正态性测试,这可能对残差的正态性检验有用。 还要考虑用户可能的模型类型,是线性回归还是其他机器学习模型?不过Origin更多用于统计分析,可能对传统回归支持更好。需要指导用户如何找到拟合工具,如何保存残差,以及使用哪些绘图工具。 可能需要分步骤说明,比如首先执行回归,然后在结果中导出残差,接着用这些残差数据创建图表,并进行正态性分析。同时,引用相关的帮助文档或教程,比如引用[1]中的书籍可能有更详细的操作步骤,但用户提供的引用信息有限,需要根据现有引用合理引导。 最后,生成相关问题时要围绕残差分析的应用、其他检验方法、正态性分析步骤,以及Origin的其他功能,确保问题当前主题相关,帮助用户深入理解。</think>在Origin软件中进行残差分析可分为以下步骤: ### 一、数据准备模型拟合 1. 将实验或模型数据导入Origin工作表,自变量和因变量数据需分列存放 2. 选择菜单栏的`分析 > 拟合 > 线性拟合/非线性曲线拟合`(根据模型类型选择) 3. 在拟合设置对话框中: - 指定自变量(X)和因变量(Y)列 - 勾选"残差"输出选(通常在"输出"或"结果"选卡中) - 设置置信区间等参数后点击"确定" ### 二、残差数据获取 拟合完成后: 1. 工作表自动生成新列包含: - 预测值(Fitted) - 残差(Residual) - 标准化残差(Std. Residual)[^3] 2. 可通过右键点击拟合结果表,选择"转到数据"快速定位残差数据 ### 三、残差可视化分析 1. **残差分布图**: ```markdown 1. 选中残差数据列 2. 选择`绘图 > 统计图 > 直方图` 3. 叠加正态分布曲线(右键图表 > 添加分布曲线) ``` 2. **残差-预测值散点图**: ```markdown 1. 同时选中预测值和残差列 2. 选择`绘图 > 散点图` 3. 添加参考线(0值线):右键图表 > 添加参考线 ``` 3. **QQ图验证正态性**: ```markdown 1. 选择`分析 > 描述统计 > 正态性检验` 2. 勾选"QQ图"选 3. 查看数据点参考线的偏离程度 ``` ### 四、数值分析 1. 选择`分析 > 描述统计 > 列分析` 2. 在对话框中选择残差列: - 勾选"Shapiro-Wilk正态性检验" - 查看峰度、偏度等统计量 3. 残差绝对值应小于2倍标准差(标准化残差在[-2,2]区间)为理想状态
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