异常点在回归模型中.pptVIP

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2017-06-26 发布于天津
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异常点在回归模型中.ppt

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异常点在回归模型中

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 四、误差的正态性诊断回归诊断在SAS上的实现用语句plot r.*p. (r是residual的缩写，p是predicted的缩写)可以作残差r相对于拟合值p之间的散点图。如果此散点图在0水平线上下均匀散布，且对p没有趋向性，则可认为满足方差齐性假设、且认为回归函数线性假设合理。 model y=x/dw r; 选项里加上dw表示计算DW检验的值。 r表示计算学生化残差，并计算Cook距离，若Cook距离相对较大,则认为是强影响点。若学生化残差的绝对值大于2，则可认为是异常点。从学生化残差也可判断误差的正态性假设是否满足。例子. 给10只大白鼠注射内霉素(30mg/kg)后，测得每只大鼠红细胞x与血红蛋白含量Y数据(见下页SAS文件)，试对X和Y进行回归分析。 data mouse; input x y; cards; 654 130 786 168 667 143 605 130 761 158 642 129 652 151 706 153 602 151 539 109 ; proc reg; model y=x; run; proc reg; model y=x/noint dw r cli clm; plot r.*p.; run; 残差图误差的独立性诊断第九个为异常点、强影响点 Output Statistics Std Error Student Cooks Obs Residual Residual -2-1 0 1 2 D 1 9.279 -1.129 | **| | 0.136 2 9.056 -0.0913 | | | 0.001 3 9.259 -0.0288 | | | 0.000 4 9.350 0.00543 | | | 0.000 5 9.101 -0.600 | *| | 0.054 6 9.297 -0.957 | *| | 0.094 7 9.282 1.180 | |** | 0.148 8 9.196 0.148 | | | 0.003 9 9.354 2.319 | |**** | 0.480 10 9.437 -0.718 | *| | 0.036 Sum of Residuals 1.36513 Sum of Squared Residuals 857.80435 Predicted Residual SS (PRESS) 1031.32594 * * * * * * * * * * * * * * * （2）模型修正为了修改模型，我们再作以为横坐标的残差图模型修改后的预测值及残差模型修改后的残差图误差方差齐性诊断三、误差的独立性诊断在不少有关时间问题