残差图如何判断拟合效果
什么是拟合优度模型？
什么是拟合优度模型？
模型拟合优度指样本回归线对样本数据拟合的精确程度,拟合优度检验就是检验样本回归线对样本数据拟合的精确程度。
样本残差平方和是一个可用来描述模型拟合效果的指标,残差平方和越大,表明拟合效果越差残差平方和越小,表明拟合效果越好。但残差平方和是一个绝对指标,不具有横向可比性,不能作为度量拟合优度的统计量。
所以拟合优度检验的度量指标是通过残差平方和构造的决定系数来进行检验的。决定系数公式是:
与残差平方和不同,决定系数是一个相对指标,具有横向可比性,因此可以用作拟合优度检验。
成分残差图怎么看？
残差图是指以某种残差为纵坐标，以其他适宜的量为横坐标的散点图。通过对残差及残差图的分析，可以考察模型假设的合理性。
如果残差点的大致趋势明显地不在一条直线上，则有理由怀疑误差正态性假设的合理性；否则可以认为误差的正态性假设是合理的。
一般在回归模型满足所说的假定时，残差图上的点是无规律，随机分布的。
1，若回归模型存在异方差，残差图上的点会出现一定的规律。
2，如有一点明显偏离其他点，应该核查，看是否舍去此点。
3，若出现曲线或明显直线的关系，可考虑改变现有拟合情况。
4，残差图的点分布是出现喇叭表示方差不等 ，可考虑对方差进行稳健话处理。
残差机制？
残差，是指实际观察值与回归估计值的差。残差分析就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。
残差图的分布趋势可以帮助判明所拟合的线性模型是否满足有关假设。残差有多种形式，上述为普通残差。为了更深入地研究某一自变量与因变量的关系，人们还引进了偏残差。
以某种残差为纵坐标，其它变量为横坐标作散点图，即残差图 ，它是残差分析的重要方法之一。
需分析具体情况，探索合适的校正方案，如非线性处理，引入新自变量，或考察误差是否有自相关性。
线性回归方程拟合效果怎么判断？
R的平方愈接近1,这说明拟合效果就越好拟合的函数愈逼真.
相关系数越接近1越好，一般要求大于0.9，统计量的概率一般要小于0.05，所做的模型才可以使用。此外残差的置信区间应该包括0，但是对于拟合到什么程度，才算满意没有严格的标准来进行界定。
变量的相关关系中最为简单的是线性相关关系,设随机变量*与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点(,)将散布在某一直线周围,因此,可以认为关于的回归函数的类型为线性函数,即,下面用最小二乘法估计参数、b,设服从正态分布,分别求对、b的偏导数,并令它们等于零，得方程组 解得 其中 ， 且为观测值的样本方差. 线性方程称为关于的线性回归方程,称为回归系数,对应的直线称为回归直线.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差. 利用公式求解：b 线性回归方程公式求出a 线性回归方程公式 是总的公式