[理学]23 残差分析 - 副本 - 副本.ppt

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2018-03-03 发布于浙江
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[理学]23 残差分析 - 副本 - 副本

从残差出发, 对误差项进行假设的合理性及线性回归关系假定的可行性进行分析 ——残差分析山东交通学院数理系复习2.1 线性回归模型及参数估计复习2.2 统计推断与预测复习2.2 统计推断与预测 2.3 残差分析 2.3.1误差项的正态性检验例2.5 利用表2.3中的数据拟合线性回归模型, 计算学学生化残差检验误差正态分布假设的合理性．解:reg(回归)过程可依要求输出因变量拟合值、残差、杠杆量、学生化残差： data examp2_5; input y x1-x3; cards; 33.2 3.5 9 6.1 40.3 5.3 20 6.4 ?? 35.1 3.9 15 5.0 ; run; proc reg data=examp2_5; model y=x1-x3; output out=a p=predict r=resid h=h student=r ; /* 输出结果集a，变量为因变量拟合值、残差、杠杆量、学生化残差，名称predict、resid、h、r */ run; data b; /* 建新数据集b */ set a; /* 调用集a */ drop x1-x3; /* 删除x1-x3 */ run; proc print data=b; /* 打印输出集b */ run; 方差分析表 (同表2.4 ) The REG Procedure Model: MODEL1 Dependent Variable: y Analysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Pr F Model 3 627.81700 209.27233 68.12 .0001 Error 20 61.44300 3.07215 Corrected Total 23 689.26000 Root MSE 1.75276 R-Square 0.9109 Dependent Mean 39.50000 Adj R-Sq 0.8975 Coeff Var 4.43735 Y与X1-X3线性关系显著. 参数估计表 (同表2.5 ) Parameter Estimates Parameter Standard Variable DF Estimate Error t Value Pr |t| Intercept 1 17.84693 2.00188 8.92 .0001 x1 1 1.10313 0.32957 3.35 0.0032 x2 1 0.32152 0.03711 8.66 .0001 x3