请问一下,若在回归分析中,标准化残差值怎么做??
若照古典回归假设..无论残差的同质变异数或残差的平均值等于0,
都是指在"条件母体(样本)"下,
不同条件母体(样本)的变异数或平均值要符合上述假设~
那我困惑的是..在此观念下,标准化残差值,该如何计算而得??
因为实际上,样本观察值并非母体观察值,
常常一个观察值x1只有对应一个y1~
因此在X=x1条件下,我们也只能得到一个残差值e1,没有其他同条件下的残差值
可以来计算出条件残差平均值与条件残差变异数,
这样子又怎么能算出所谓"标准化残差值"呢???
难道标准化..不是与"条件残差平均数"作标准化,
而是跟样本中所有的残差(e1...en)平均数去搞标准化???
因为下面这张SPSS所跑出的标准化残差图...据说可以看出是否违反同质变异假设~
让我产生上述疑惑与矛盾..
http://ppt.cc/xsIM
1.标准化残差要如何算出来???
2.如果算不出来每个样本残差点的标准化数值,
这张P-P图又是如何做出来的??
让我怀疑他是与样本中,所有残差(e1...en)平均数去搞标准化得来的~
这样不是很怪吗???
实在搞不懂......请高手大大救命..谢谢!