Jakiego rodzaju analizy resztkowej stosujesz?

Podczas przeprowadzania wielokrotnej regresji liniowej OLS zamiast wykreślania reszt względem dopasowanych wartości, wykreślam (wewnętrzne) studentizowane resztki względem dopasowanych wartości (podobnie jak współzmienne). Te pozostałości są zdefiniowane jako:

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

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

gdzie jest resztą, a to diagonalne elementy macierzy kapelusza. Aby uzyskać te studentizowane resztki w R, możesz użyć polecenia. $e_i$ $h_{ii}$ rstandard

Jakiego rodzaju resztek ludzie rutynowo używają w tym kontekście? Na przykład, czy po prostu trzymasz się $e_i$ czy używasz resztek scyzoryka, czy czegoś zupełnie innego.

Uwaga: Nie interesują mnie papiery, które definiują nowy typ pozostałości, którego nikt nigdy nie używa.

regression residuals diagnostic

— csgillespie
źródło

Twoje pytanie wydaje mi się dziwnie sformułowane. Nie „wybierasz” reszt. Są one podane / implikowane przez procedurę / analizę. Podstawowy model implikuje pewne (abstrakcyjne) terminy błędów, a analiza tworzy resztki. W tym sensie wybierasz analizę, a nie resztki . Może lepsze byłoby sformułowanie „jaki rodzaj analizy po dopasowaniu resztek stosujesz”? Wygląda na to, że pochylasz się w ten sposób, zadając pytanie w kontekście modelu OLS. W takim przypadku dobrym sposobem jest spojrzenie na wpływowe obserwacje („matryca kapelusza”).

— Dirk Eddelbuettel

Dzięki. Całkowicie zgadzam się z twoim punktem widzenia i zmieniłem moje pytanie.

— csgillespie

Istnieją różne rodzaje analiz resztkowych, które możesz przeprowadzić w zależności od tego, co sprawdzasz. W zależności od analizy używasz oryginalnych reszt lub standaryzowanych reszt. Musisz określić, co dokładnie łączysz, aby zweryfikować dopasowanie po modelu (założenie stałej wariancji, założenie normalności, założenie IID itp.).

— abhinavkulkarni
źródło