如何做残差分析.doc

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1、246810121416CaseNumberResidualCaseOrderPloto1■s-enp一say-3-4-51・如何做残差分析?残差是指实际观察值与冋归估计值的差，即勺=必-”.（心1,2,…,〃），有多少对数据,就有多少个残差。残并分析就是通过残并所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。可以通过Matlab作残差图来分析残差，比如：程序如下:x=[143145146147149150153154155156157158159160162164]；X=[ones(16,1)x];Y=[8885889192939395969897

2、969899100102]*;[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)rcoplot(r,Tint)残差图：432从残差图可以看出数据的残差离零点的远近，当残差的置信区间均包含零点，这说明冋归模型能较好的符合原始数据，否则可视为异常点。2.剔除异常数据的原则与方法；原则：界常数据是指与其它数据产生的条件有明显不同的数据，因此异常数据的残差会特别的大。一日.发现界常数据应及时剔除，用剩余数据重新建立冋归方程，以提高冋归方程的质量。发现异常数据主要从技术上找原因，当技术上无法找到原因时，就得借助于数理统计方法。对残差在置信带以外的

3、数据都要进行检查，以区别是占是异常数据，如果是异常数据就要剔除掉。方法㈠：⑴对于线性数列，求出所有相邻两数之差，得到一个新的数列，然后统计新数列的众数（就是出现最多的那个）得到线性数列的公差；⑵然后假设第一个数是非并常数字；⑶假设数据不断加公差，看看绝大大多数是不是在原线性数列屮，分情况：①若是，则第i个数以及第i个数加公差与原数列相同的元素均为非异常数据，其他则为异常数据；②若不是，则第一个数为异常数列，再假设第2个非异常数据，返冋到第⑶步。一直找到满足条件的数为止。方法㈡：实验数据一般用图表示，把所有元素对应的点放在一张图上，寻找直线，使尽可能多的点

4、落在直线上，偏离直线比较远的数据就可以去掉了。09级（4）班辛磊