残差分析说明

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1、残差分析说明通常在进行ANVOA分析后要接着进行对残差的分析，一直对残差分析里面的四个图表所表现出來的作用迷糊，在这里请教他们分别表现出来的作用，为了说明什么？1,normalplotofResiduals2,IchartofResiduals3,HistogramofResiduals4,Residualsvs.Fits残差分析：主要是做进一步的确认；通常情况下，残差是随机分布在0直线的两侧，应为正态分布。所以上述四个图形均是为了验证以下内容：如果残差并非完全正态？如果在IChartofResiduals里表现

2、的数据并非独立?如果在Residualsvs.Fits里表现的数据并非有相同的方差？那么如果岀现了以上的情况后，所表达了什么？我们又能在以后做什么？一般來说，我们大概可以在以下这儿个主题中看到要做残差分析：实验设计、回归、变异数分析。他们共同的特点就是：有估计一个数学模式。因为在数学理论的架构上，有一个很重要的假设条件：误差项必须是一个服从常态分配的随机变量。所以在模式建构之后，这个模式的适用性一定要检查一就是看预测值与实际值的差异，就是残差的部份。残差的部份一定要符合误差项的基本假设，所以要透过残差图来检视。如

3、果残差图有特殊现象存在，代表模式的适合度不够，必须重新思考数学模式(因子)的选取是否恰当：可能关键因子没有找到，也有可能是项次的阶数不够(线性、二次式或更高阶)。简单的说是一个图形化的前面所做合适性的表现如果残差止态，表示ANOVA合适我们通常会产生一个数学模型，但是这个模型是否能够真实的反映实际情况，或者说这个数学模型是否是可信的，就需要进行残差和拟合优度的正态性检验。如果具有正态性，说明该数学模型是可行的，比较能够反当你做ANOVA,DOE,Regression时，你一定是想研究一些因素对某-个质量特性值的影

4、响。当你在做试验吋，你必然希望你的质量特性值只受到这些你想研究的因索的影响，所以你会很注意得控制住一些你已经知道的非研究影响因素。但是你是不是能控制住所有的影响因素呢？当然是不可能的，于是你所不知道的一些因素的影响就形成了残差。如果你的残差只受到普通因素(commoncause)的影响，它一定是服从Mean值在0上的正态分布。而如果你的残差还受到异常因素(specialcause)的影响，它就一定会有一些异常的表现，比如:非正态，不等方差，i—chart不再随机排列。这也就是告诉你，如果你的残差图出现了这些情况，

5、一定是有什么你不知道的特殊的影响因素对你的实验产生了作用。这个因素有可能是一个别的什么因素，也有可能是你的实验因素的高次，这个判断就要通过残差图来实现To同时，如果真的有了什么异常因素的影响，你还能相信你的实验结果吗？残差分析一般只是regression结果分析的一个步骤〜我们得出回归方程后，要确认这个方程是否可信要有三个注意事项：1)R-squandR-squ(adj);2)P值的大小3残差分析：包括残差的正态性、线性、独立性、和残差的等分散性这三点满足的话才说明你的回归方程式是可信的！而不仅仅只是分析残差！1

6、,normalplotofResiduals是否是正态分布2,IchartofResiduals是否是随机分布3,HistogramofResiduals正态分布的趋势4,Residualsvs.Fits是否有相同的组间方差残差分析是为了确认实验模型的三个假设是否成立：1・随机，正态2•残差的常数方差3.残差的平均值为零所以：1）残差产生的原因可能会有一些没有发现的原因在影响，检验的目的是评价其影响度；2）残差和拟合优度的检验是以检验的结果是否符合正态分布作为标准；3）残差分析中所产生的各种图形的含义：正态性、趋

7、向、是否相同的组间方向等4）需要进行残差分析的过程有：冋归、方差等残差分析的三个假设意义如下：第一个假设：残差的正态和随机。不用说这是统计计算的基础和前提。第二个假设：残差的常数方差假设，就是对整个拟合方程或模型的趋向即各段的均匀分布与否做出判定。举例来说，如果实际的模型是曲线，而你如果用线性回归的话，就会出现残差的方差分布是双锤型，如果是喇叭型，可能你所拟合的线型和实际的分布偏离了。第三个假设：残差的平均值为0。这就是怕岀现拟合模型虽然与实际的模型趋势模式几乎一样，但是却存在一个平移的GAPO所以要求所有残差总

8、和或平均值接近零