殘差怎麼求

1樓：向日葵

標準殘差，就是各殘差的標準方差，即是殘差的平方和除以(殘差個數-1)的平方根。以δ表示。殘差δ遵從正態分佈n(0，σ2)。

（δ-殘差的均值）/殘差的標準差，稱為標準化殘差，以δ*表示。δ*遵從標準正態分佈n(0，1)。

實驗點的標準化殘差落在(-2，2)區間以外的概率≤0.05。若某一實驗點的標準化殘差落在(-2，2)區間以外，可在95%置信度將其判為異常實驗點，不參與迴歸線擬合。

通常橫座標的選擇有三種：因變數的擬合值；自變數；當因變數的觀測值為一時間序列時，橫座標可取觀測時間或觀測序號。殘差圖的分佈趨勢可以幫助判明所擬合的線性模型是否滿足有關假設。

如殘差是否近似正態分佈、是否方差齊次，變數間是否有其它非線性關係及是否還有重要自變數未進入模型等。.當判明有某種假設條件欠缺時，進一步的問題就是加以校正或補救。需分析具體情況，探索合適的校正方案，如非線性處理，引入新自變數，或考察誤差是否有自相關性。

2樓：匿名使用者

殘差就是每個樣本與樣本平均值之差。

3樓：匿名使用者

在迴歸分析中，測定值與按回歸方程**的值之差(簡單的說，殘差也就是指實際觀察值與迴歸估計值的差), 以δ表示。殘差δ遵從正態分佈n(0，σ2)。（δ-殘差的均值）/殘差的標準差，稱為標準化殘差，以δ*表示。

δ*遵從標準正態分佈n(0，1)。實驗點的標準化殘差落在(-2，2)區間以外的概率≤0.05。

若某一實驗點的標準化殘差落在(-2，2)區間以外，可在95%置信度將其判為異常實驗點，不參與迴歸線擬合。　　所謂殘差是指實際觀察值與迴歸估計值的差。　　顯然，有多少對資料，就有多少個殘差。

殘差分析就是通過殘差所提供的資訊，分析出資料的可靠性、週期性或其它干擾。

如何用spss求殘差

4樓：小小小小顰

具體操作步驟如下：

1、首先，單擊上方選單欄的analysis-regression-linear，開啟linear

regression對話方塊，如下圖所示，然後進入下一步。

2、其次，在彈出視窗中，將自變數和因變數放在各自的位置，dependent是因變數，independent是自變數列，如下圖所示，然後進入下一步。

3、接著，設定好後，單擊「plots」選項以設定要繪製的圖形，如下圖所示，然後進入下一步。

4、然後，在彈出視窗中，將y軸設定為概率，將x軸設定為殘差，如下圖所示，然後進入下一步。

5、隨後，勾選直方圖和pp圖，以便可以輸出這兩個圖，單擊【continue】返回到主選單，如下圖所示，然後進入下一步。

6、接著，單擊下方的【ok】開始輸出資料，如下圖所示，然後進入下一步。

7、最後，就通過spss求出殘差了，如下圖所示。這樣，問題就解決了。