残差复合正态分布的重要性
生活随笔
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残差复合正态分布的重要性
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
如果結果殘差不是正態分布 說明用線性回歸來擬合數據是不合適的
可能是非線性回歸
這里的類是對應因變量的取值 如果是連續型的那就只有一類 銷售量
如果是離散型的那就有幾類就假設幾類 黑白球
當總體只有一類的時候 我們假設符合正態分布
如果有兩類假設符合二項分布
論線性回歸中殘差圖的重要性
</h1><div class="clear"></div><div class="postBody">
Y1 X1 Y2 X2 Y3 X3 Y4 X4 8.04 10 9.14 10 7.46 10 6.58 8 6.95 8 8.14 8 6.77 8 5.76 8 7.58 13 8.74 13 12.74 13 7.71 8 8.81 9 8.77 9 7.11 9 8.84 8 8.33 11 9.26 11 7.81 11 8.47 8 9.96 14 8.1 14 8.84 14 7.04 8 7.24 6 6.13 6 6.08 6 5.25 8 4.26 4 3.1 4 5.39 4 12.5 19 10.84 12 9.13 12 8.15 12 5.56 8 4.82 7 7.26 7 6.42 7 7.91 8 5.68 5 4.74 5 5.73 5 6.89 8
數據集如上，用sas讀入后再做簡單線性回歸，四個回歸的模型都一樣，殘差平方和，負相關系數也一樣
那么，是不是可以說這四組數據擬合的模型都正確呢？
我們畫出其各自的散點圖，如下
很明顯，只有左上方的圖才有用線性模型描述的可能性，其他的模型都不適合。
OK~，這里是簡單線性模型，只有一個自變量，如果上升到多個自變量時，無法用肉眼從圖形判別的我們該做什么呢？
這就是殘差圖大展身手的地方了（這里只選取殘差和因變量進行作圖）
proc reg data=regbook.anscombefour;model y1= x1;plot r.*p.;model y2= x2;plot r.*p.;model y3= x3;plot r.*p.;model y1= x1;plot r.*p.; run; quit;
因為在這里不清楚如何用sas組合四幅圖，所以就沒貼出來，如果是線性模型，那么殘差應該符合正態分布的假設，所以殘差應該圍繞0上下無規律波動，如下(y1*x1的殘差圖)
如果不是這種形狀，就表明擬合的模型有問題，同理，殘差和自變量在線性假設中也是獨立的，也可以拿來進行檢驗。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的残差复合正态分布的重要性的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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