楼主: yjgking
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残差分析 [推广有奖]

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楼主
yjgking 发表于 2010-6-18 16:27:55 |AI写论文

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我做了多元回归分析,分析结果这样的。我找过书看过,觉得这个回归结论应该成立。但是通过做残差分析,以实际值为横坐标,残差为纵坐标,存在明显的倾向性。
回归结论如下:
                                      The REG Procedure
                                        Model: MODEL1
                                   Dependent Variable: y1
                                    Analysis of Variance
                                           Sum of           Mean
       Source                   DF        Squares         Square    F Value    Pr > F
       Model                     3        5.17966        1.72655      17.63    <.0001
       Error                    49        4.79783        0.09791
       Corrected Total          52        9.97750

                    Root MSE              0.31291    R-Square     0.5191
                    Dependent Mean        0.66682    Adj R-Sq     0.4897
                    Coeff Var            46.92639

                                    Parameter Estimates
                         Parameter       Standard                           Standardized
    Variable     DF       Estimate          Error    t Value    Pr > |t|        Estimate
    Intercept     1       -1.34940        0.62122      -2.17      0.0347               0
    x2            1        0.20535        0.10633       1.93      0.0592         0.29991
    x4            1        0.00219     0.00097731       2.24      0.0295         0.26111
    x26           1        0.50928        0.26040       1.96      0.0562         0.33555
残差图附件。残差图显示模拟值在小数值偏大,大数值偏小。
哪位大虾帮我分析分析,问题出在哪里了。是回归参数不成立,还是不应该用线性来拟合。
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关键词:残差分析 Intercept Procedure Dependent estimate 回归分析

3B0A62A1-E527-4A75-880C-63ADC6636214.jpg (29.97 KB)

残差图

残差图

沙发
一诺9257 发表于 2010-6-19 18:40:12
回归参数不成立,Pr > |t| 中的值要小于0.05,参数才显著!注意多元回归的假设!

藤椅
飘洒 发表于 2010-6-22 20:25:03
残差图的散点应该是在y=0的上下比较均匀的散布是比较合理的吧,这个残差图应该是有问题的,试着变换一些变量看如何!
It is not entirely satisfying but the alternatives are worse!
统计人

板凳
weihancool 发表于 2010-6-28 20:30:40
这个残差图不是很满意

报纸
爱萌 发表于 2010-6-28 22:51:56
你的回归分析明显是不对的,还有什么好说的
最恨对我说谎或欺骗我的人

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