SAS多元线性回归分析与残差分析实验结果和数据集

3．残差分析，作残差图： rcoplot(r,rint) 从残差图可以看出，除第二个数据外，其余数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型 y=-16.073+0.7194x能较好的符合原始数据，而第二个数据可视为异常点. 4．预测及作图： z=b(1)+b(2)* plot(x,Y,'k+',x,z,'r') 返回 To MATLAB(liti12)

残差分析的内容 分析残差是否为服从均值为0的正态分布； 分析残差序列是否独立； 分析残差是否为等方差的正态分布（也叫异方差分析）； 探测样本中的异常值和强影响点。

3．残差分析，作残差图： rcoplot(r,rint) 从残差图可以看出，除第二个数据外，其余数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型 y=-16.073+0.7194x能较好的符合原始数据，而第二个数据可视为异常点. 4．预测及作图： z=b(1)+b(2)* plot(x,Y,'k+',x,z,'r') 返回 To MATLAB(liti12)

多元回归-最小二乘法-残差分析笔记 一.多元线性回归模型的假设 我们需要进行以下六个假设，这些假设是经典的多元线性回归模型有效的前提： 1、因变量Y和自变量X1，X2，…，Xk之间的关系是线性的。 2、自变量（X1，X2，…，Xk）不是随机的。而且，两个或多个自变量之间不存在精确的线性关系。 3、以自变量为条件的残差的期望值为0：E（ε|X1，X2，…，Xk）=0。 4、残差项的方差对于所有观察值都是相同的：E（εi2）=σε2。 5、残差项在各个观测值之间是不相关的：E（εiεj）=0，j≠i。 6、残差项是正态分布的。 二.计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件分别为：

残差分析方法 结果分析 残差全为正，或全为负，管理—教育组合处理不当 残差大概分成3个水平， 6种管理—教育组合混在一起，未正确反映 。 应在模型中增加管理x2与教育x3, x4的交互项 残差 e 与资历x1的关系 e与管理—教育组合的关系 组合 1 2 3 4 5 6 管理 0 1 0 1 0 1 教育 1 1 2 2 3 3 管理与教育的组合

线都呈平行状态，表明两个因素变量不存在交互作用。 （7）输出残差分析图 Estimated Marginal Means of DELUSION BLOCK 4321 E st im at ed M a rg in al M e an s 11.0 10.5 10.0 9.5 9.0 8.5 8.0 COND 1 2 3 4

统计学高清思维导图-残差分析

通过sas软件，拟合出多元线性回归方程，接着求出其残差、学生化残差、杠杆量等，进而求出学生化残差，画出QQ图，画出残差图，最后进行BOX-COX变换。

基于残差分析的离群点检测算法，适用具有线性回归关系的二维数据，可以对数据中的离群点进行有效剔除检测。