Welche Art der Nachanpassungsanalyse von Residuen verwenden Sie?

Wenn ich eine multiple lineare OLS-Regression durchführe, anstatt die Residuen gegen angepasste Werte zu zeichnen, zeichne ich die (internen) studentisierten Residuen gegen angepasste Werte (ebenso für Kovariaten). Diese Residuen sind definiert als:

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

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

wobei der Rest ist und die diagonalen Elemente der sind. Um diese studentisierten Residuen in R zu erhalten, können Sie den Befehl verwenden. $e_i$ $h_{ii}$ rstandard

Welche Art von Residuen verwenden Menschen in diesem Zusammenhang routinemäßig? Bleibst du zum Beispiel einfach bei oder verwendest du Jackknife-Residuen oder etwas ganz anderes. $e_i$

Hinweis: Ich bin nicht so interessiert an Papieren, die eine neue Art von Residuen definieren, die niemand jemals verwendet.

regression residuals diagnostic csgillespie
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Ihre Frage erscheint mir seltsam formuliert. Sie "wählen" keine Residuen. Diese werden durch ein Verfahren / eine Analyse angegeben / impliziert. Das zugrunde liegende Modell impliziert bestimmte (abstrakte) Fehlerterme, und die Analyse erzeugt Residuen. In diesem Sinne wählen Sie die Analyse und nicht die Residuen . Vielleicht ist eine Umformulierung in "Welche Art von Post-Fit-Analyse von Residuen verwenden Sie" besser? Sie scheinen sich auf diese Weise zu neigen und die Frage im Kontext eines OLS-Modells zu stellen. In diesem Fall ist es eine gute Methode, einflussreiche Beobachtungen ("Hutmatrix") zu betrachten.

Dirk Eddelbuettel

Vielen Dank. Ich stimme Ihrem Standpunkt voll und ganz zu und habe meine Frage geändert.

Csgillespie

Welche Art der Nachanpassungsanalyse von Residuen verwenden Sie?

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