在使用回归分析的考虑因素中，异常值或错误值会严重干扰最小二乘拟合。 它们与其余数据所暗示的线相差甚远。 如果这些点确实是异常值，那么截距的估计可能不正确，残差均方可能是对真实方差的夸大估计。 有一些缩放残差的方法可用于查找异常值的观测值。 其中之一是外部学生化残差，通常称为 R-student。 它基于这样一个事实，即 MSRes 是通过将模型拟合到所有 n 个观测值而获得的方差的内部生成估计，并且有必要根据删除了第 i 个观测值的数据集进行估计。 该统计量遵循学生 t 分布。 但是可以使用 Bonferroni 类型的方法并将 t_i 的所有 n 个值与 t_(alpha/2*n),np-1 进行比较，以提供有关异常值的指导。
输入： D - 矩阵数据 (=[XY])（最后一列必须是 Y 相关变量）。 （X 独立变量条目可以是简单的 [X]、多个 [X1,X2,X3,...Xp] 或
2021-10-22 22:14:34
4KB
1
华中科技大学821生化与分子生物学2007-2017年考研真题及答案解析
2021-10-05 22:03:34
949KB