Ne tür kalıntı sonrası uyum analizi kullanıyorsunuz?

OLS çoklu lineer regresyon yaparken, kalıntıları uygun değerlere göre çizmek yerine, (dahili) Öğrencileştirilmiş kalıntıları uygun değerlere (ortak değişkenler için ditto) çizerim. Bu kalıntılar şu şekilde tanımlanır:

e_{i}^{*} = \frac{e_{i}}{\sqrt{s^{2} (1 - h_{i i})}}

$\begin{equation} e^*_i = \frac{e_i}{\sqrt{s^2 (1-h_{ii})}} \end{equation}$

burada ve şapka matrisinin köşegen öğeleridir. Bu öğrencileştirilmiş kalıntıları R'ye almak için komutu kullanabilirsiniz . $e_i$ $h_{ii}$ rstandard

Bu bağlamda insanlar rutin olarak ne tür kalıntılar kullanıyor? Örneğin, sadece ile mi yapışıyorsunuz yoksa jackknife kalıntıları mı yoksa tamamen başka bir şey mi kullanıyorsunuz? $e_i$

Not: Hiç kimsenin kullanmadığı yeni bir artık türü tanımlayan kağıtlarla ilgilenmiyorum.

regression residuals diagnostic

— csgillespie
kaynak

Sorunuz garip bir şekilde ifade edildi. Artıkları "seçmezsiniz". Bunlar bir prosedür / analizle verilir / ima edilir. Temel model belirli (soyut) hata terimlerini ima eder ve analiz artıklar üretir. Bu anlamda , artıkları değil analizi seçersiniz . Belki de "ne tür kalıntılar için uygunluk sonrası analiz kullanıyorsunuz" ifadesi daha iyi olabilir? Bir OLS modeli bağlamında soruyu soran bu şekilde eğilmiş gibi görünüyorsunuz. Ve bu durumda, etkili gözlemlere ("şapka matrisi") bakmak iyi bir yöntemdir.

— Dirk Eddelbuettel

Teşekkürler. Demek istediğin noktaya tamamen katılıyorum ve sorumu değiştirdim.

— csgillespie

Ne kontrol ettiğinize bağlı olarak yapabileceğiniz çeşitli rezidüel analiz türleri vardır. Analize bağlı olarak, orijinal artıklar veya standart artıklar kullanırsınız. Modelinizin sonradan takıldığını doğrulamak için tam olarak neyi bağladığınızı belirtmeniz gerekir (sabit varyans varsayımı, normallik varsayımı, IID varsayımı, vb.).

— abhinavkulkarni
kaynak