Какой тип анализа остатков после подгонки вы используете?

При проведении множественной линейной регрессии OLS, вместо того, чтобы вычерчивать невязки относительно подгоночных значений, я строю (внутренние) вычеркнутые невязки против подгоночных значений (то же самое для ковариат). Эти остатки определены как:

e_{i}^{*} = \frac{e_{i}}{\sqrt{s^{2} (1 - h_{i i})}}

$\begin{equation} e^*_i = \frac{e_i}{\sqrt{s^2 (1-h_{ii})}} \end{equation}$

где - остаток, а - диагональные элементы шляпной матрицы. Чтобы получить эти изученные остатки в R, вы можете использовать команду. $e_i$ $h_{ii}$ rstandard

Какой тип остатков люди обычно используют в этом контексте? Например, вы просто придерживаетесь или используете остатки складного ножа, или что-то еще полностью. $e_i$

Примечание: меня не очень интересуют статьи, в которых определяется новый тип остатка, который никто никогда не использует.

regression residuals diagnostic

— csgillespie
источник

Ваш вопрос кажется мне странно сформулированным. Вы не «выбираете» остатки. Это дается / подразумевается процедурой / анализом. Базовая модель подразумевает определенные (абстрактные) условия ошибки, и анализ производит остатки. В этом смысле вы выбираете анализ, а не остатки . Может быть, лучше перефразировать слова «какой тип анализа остатков вы используете»? Вы, кажется, склоняетесь таким образом, задавая вопрос в контексте модели OLS. И в этом случае, смотреть на влиятельные наблюдения («матрица шляпы») является хорошим методом.

— Дирк Эддельбюттель

Спасибо. Я полностью согласен с вашей точкой зрения и изменил свой вопрос.

— csgillespie

Существуют различные виды анализа остатков, которые вы можете выполнять в зависимости от того, что вы проверяете. В зависимости от анализа вы используете либо исходные остатки, либо стандартизированные остатки. Вам необходимо указать, что именно вы связываете, чтобы проверить аппроксимацию вашей модели (допущение постоянной дисперсии, допущение нормальности, допущение IID и т. Д.).

— abhinavkulkarni
источник