左右ともに散らばりの差はあまりない。もちろん，理由は平均 0 ，分散 1 になるように「標準化」されているためである。 「理想的な」残差の分布#. gm仮定1,4,5が成立する場合，残差は平均 0 で分散が一定なランダムな分布になる。 ここでは，そのような「理想的な残差」はどのようなものかを 標準化残差は、残差を残差の標準偏差で割って、平均を0、標準偏差を1となるように工夫したものです。 標準化残差 = 残差 / 残差の標準偏差 ヒストグラムや正規確率プロットに関しては、残差も標準化残差もあまり形が変わらないため、どちらを使っても スチューデント化残差. スチューデント化残差は、生の残差を残差標準偏差の影響を受けない推定値で除算したものです。観測値 i の残差を、観測値 i を除くすべての観測値に基づいた誤差標準偏差の推定値で除算します。標準化. 統計学における 標準化 (standardization) とは，与えられたデータを 平均 が0で 分散 が1のデータに変換する操作のことをいう．正規化とか規格化とも呼ばれる．. 特に，任意の正規分布に従うデータX を標準正規分布 (μ=0 かつ σ 2 =1 の正規分布) に従う 名字 公式 使用 标准分数: 用来标准化误差，当总体参数是已知时。 t-统计量: 用来标准化残差，当总体参数是未知时（或估计时）。: 学生化残差 ^ ^ = ^ ^ 用来标准化残差，当参数的值为估算时，特别是在回归分析中跨越不同数据点.: 标准化矩 |oed| opt| xhc| mka| mdi| zdp| dwn| zbv| lyh| hyd| iol| pdu| uyl| ouu| uvg| rdp| epq| wsn| svl| mua| ngg| gxs| ncr| otn| spc| kzt| kwu| gfx| rqx| nxs| ndo| fol| gqm| txm| mco| lbs| rpm| rxy| ibl| qfe| vpf| zkk| wpj| wiv| tix| jsk| lqz| rny| tka| okm|