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2017年8月11日 星期五

檢定殘差的恆常性

也可以在spss回歸中 選取儲存將標準化殘差存起來
再用explore的常態分佈取檢定檢定 標準化殘差值是否顯著
Kolmogorov-Smirnov檢定樣本數在50個以上
Shapiro-Wilk統計量用來檢定樣本數在50個以下
若顯著代表 標準化殘差 非恆常性
建議此回歸就不要跑了

殘差分析也可見 中原大學 楊教授講義  http://yaya.it.cycu.edu.tw/course/PPT/ch03-PPT-OLSI.pdf
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https://tw.knowledge.yahoo.com/question/question?qid=1509071410318
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寫的正確

以下是檢定殘差的 一種方法
所謂恆常性就是殘差的等變異數性,線性迴歸的前提假設之一為:若進行多次的重複抽樣,雖在自變數的不同取值下,各依變數依然都具有相同的變異數。它的另一種說明方式為:迴歸方程的殘差項具有恆定的變異數,且不受自變數取值的影響。透過繪製標準化預測值與Student化殘差的散佈圖,可以直觀地判斷這個假設是否成立。殘差的變異數是一個恆定的數值,不受自變數取值的影響。如果從這個圖中觀察到這兩種殘差有某種明顯的型態或趨勢,那麼殘差的恆常性假設很可能就被違反了。


繪製Student化殘差和標準化預測值散佈圖的操作過程,如下所示:


步驟1:開啟spss檔案,利用迴歸分析過程中,【儲存】對話框所勾選儲存的標準化殘差預測值(ZPR_1)和Student化殘差值(SRE_1),即可畫出Student化殘差和標準化預測值之散佈圖。


步驟2:執行【統計圖】/【散佈圖】待開啟【散佈圖】對話框後,選擇【簡單】,然後按【定義】鈕。


步驟3:待開啟【簡單散佈圖】對話框後,將SRE_1變數設為【Y軸】、ZPR_1變數設為【X軸】,最後再按【確定】鈕,即可輸出Student化殘差和標準化預測值之散佈圖。