1樓：匿名使用者
在迴歸bai分析中，測定值du與按回歸方程**的zhi值之差，以δ表示。殘差δ遵從dao
正態分佈回n(0，σ2)。δ與σ之答
比，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。（如圖）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 。
2樓：匿名使用者
1）若用一模型擬合資料，則模型計算值與資料實測值之差為殘差，如線性迴歸中的實測值與方程的計算值之差。 2）變數的真值與觀測值之差
3樓：匿名使用者
所謂殘差是指實際觀察值與迴歸估計值的差
什麼是殘差？
4樓：yang天下大本營
殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值(擬合值)之間的差。"殘差"蘊含了有關模型基本假設的重要資訊。如果迴歸模型正確的話， 我們可以將殘差看作誤差的觀測值。
它應符合模型的假設條件，且具有誤差的一些性質。利用殘差所提供的資訊，來考察模型假設的合理性及資料的可靠性稱為殘差分析。
在迴歸分析中，測定值與按回歸方程**的值之差，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，不參與迴歸直線擬合。
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。
5樓：anyway中國
在統計分析中，殘差指每個樣本與樣本均值的差值。
各位大神們，求解什麼是標準化殘差，標準化殘差表示什麼意義？
6樓：阿離
在迴歸分析中，測定值與按回歸方程**的值之差，以δ表示。殘差δ遵從正態
內分佈n(0，σ2)。（δ-殘差的均值）容/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，不參與迴歸直線擬合。
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。
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