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xmcjy

铜虫 (小有名气)

[求助] 一元回归 残差图 呈直线趋势 如何回归 (现在只有这些金币,等有了继续追加,谢谢啦) 已有2人参与

在作一元直线回归分析得到这样的残差图,说明原数据不适合直线回归(此时相关系数0.96很高),但是残差图的形状这么有直线规律,是不是适合拟合别的曲线呢?大约是什么类型的曲线呢?请指教,谢谢!

一元回归 残差图 呈直线趋势 如何回归 (现在只有这些金币,等有了继续追加,谢谢啦)
残差图.PNG
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feixiaolin

荣誉版主 (文坛精英)

优秀版主

删除野点   3.560667306        2.602977545
y=a*x+b; 拟合
残差平方和(SSE): 0.649849577353359
相关系数(R): 0.991921460628836
相关系数之平方(R^2): 0.983908184056044
决定系数(DC): 0.983903219753053
卡方系数(Chi-Square): 0.198045653568308
F统计(F-Statistic): 2873.73934748515

参数        最佳估算
----------        -------------
a                  1.03447612325662
b                  -2.05119943660608

====== 结果输出 =====

No        实测值y        计算值y
1        4.231870471        4.3201031
2        3.919028783        3.8953644
3        3.470611292        3.4612169
4        3.387931312        3.3315087
5        3.372059857        3.2920312
6        3.21915476        3.1688494
7        2.993266721        3.0407054
8        2.9703548        3.0037585
9        2.648801657        2.9566396
10        2.980440452        2.9510644
11        2.818327272        2.9048489
12        2.953673329        2.7756248
13        2.679253358        2.7661662
14        3.023642612        2.7151028
15        2.560413982        2.6940326
16        2.688508768        2.6767049
17        2.590129523        2.5871041
18        2.605403891        2.5555861
19        2.525171553        2.5115036
20        2.490299453        2.4585940
21        2.534957157        2.3729510
22        2.360069239        2.3017861
23        2.240613072        2.2355730
24        2.06289854        2.1212811
25        1.801967633        1.9039628
26        1.831625605        1.8882041
27        1.807208309        1.8337372
28        1.94392037        1.8024712
29        1.740115457        1.7779317
30        1.729713352        1.6750456
31        1.634617523        1.6448931
32        1.537514923        1.6189867
33        1.690310018        1.6068107
34        1.358609375        1.5422619
35        1.711907412        1.5412384
36        1.637021141        1.5208338
37        1.312904921        1.4849033
38        1.350792492        1.3977753
39        1.40711765        1.3694344
40        1.198705631        1.3654673
41        1.29563947        1.2343911
42        0.928822139        1.1668743
43        1.039548932        1.0759788
44        0.85523723        0.9142020
45        1.071163494        0.8902944
46        0.972116749        0.8867319
47        0.6789087        0.8039115
48        0.921314895        0.7705843
49        0.021232329        0.0358466
11楼2014-12-12 16:49:25
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math2000

铁杆木虫 (职业作家)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
如果楼主由一元线性回归拟合后的残差图的确如上图所示的话,那么应该可以用一元线性回归来拟合,因为从残差图看,其残差本身可以用一元线性描述,觉得楼主可能计算处错了
2楼2014-12-11 11:31:16
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xmcjy

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by math2000 at 2014-12-11 11:31:16
如果楼主由一元线性回归拟合后的残差图的确如上图所示的话,那么应该可以用一元线性回归来拟合,因为从残差图看,其残差本身可以用一元线性描述,觉得楼主可能计算处错了

用一元线性回归来拟合,如果合理的话,残差图应该为随机分布的点,不应该像图中这样出现明显的分布规律
正能量
3楼2014-12-11 12:02:15
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xmcjy

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by math2000 at 2014-12-11 11:31:16
如果楼主由一元线性回归拟合后的残差图的确如上图所示的话,那么应该可以用一元线性回归来拟合,因为从残差图看,其残差本身可以用一元线性描述,觉得楼主可能计算处错了

我搜到有些资料说应该再加一个变量,比如时间,但我这不是随着时间得到的数据,不知该怎么弄
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4楼2014-12-11 12:10:12
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