关于残差的问题

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搞不清一个问题：残差图（残差为纵坐标、变量为横坐标）与残差累积概率图（残差为横坐标，分位数为纵坐标）各自的意义。按我的理解，两者都属于回归诊断，残差图可以识别、判定异常点，研究模型与实际数据拟合程度，残差累积概率图主要检验数据的正态性。我不明白的地方是：残差累积概率图是考查谁的分布特征？若是考查因变量，那是检查因变量对所有自变量的条件分布是否具有正态性吗？能否检查方差齐性？数据的变换是改变了谁的分布？（关于这个疑问，我目前的理解仅限于线性回归，即对自变量或因变量或两者进行变换后，新的变量之间能够建立稳健的线性回归模型，满足方差齐性、误差正态分布相互独立等等要求。那么非线性回归呢是什么样子呢？）

非统计出身，望前辈们用简练易懂的语言回答。 我在网上搜到很多关于线性回归的内容，对于非线性，特别求指教！

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关键词：线性回归模型 非线性回归 线性回归 回归模型 回归诊断 因变量 自变量 模型

对于统计学上的一些定义和概念，我也模糊得很，关注此贴

高手都不屑于这些实际问题么

俺是越学越糊涂了！残差能作为变量吗？