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非正常な残差の原因は何ですか?統計解析では

     編集:健康

は、それが研究結果を記載する前に、残差、またはそれらのデータ分析の実際のデータと、そのモデルの違いを観察するための規格である。
残差が非正常であるか、釣鐘型の形状を形成しない場合、それはしばしばモデルを用いて結論を作ることは統計的に正しくないと不適切である場合がある。これがそうである理由をこのように、研究者が彼のモデルで残差が非正規であることに気付いたとき、彼女は自然に尋ねます。そこに非正常な残差の考えられる原因の数があり、研究者は全体像を理解するための可能性のすべてを見なければなりません。元のデータの分布が正常でない場合は配布
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は、ガウス分布から到着されていないこと、それは残差は、通常ではないことは極めて可能性があります。
これは元のデータの母集団または標本分布を見ることで残差の非正規性の原因である場合、研究者は見つけることができます。元のデータが正常に表示されない場合は、研究者は、データを統計分析を実行する前に、正規分布から来たと仮定してのミスを犯している可能性があります。この場合、研究者は人口の真の分布を占めるモデルを再作成する必要があります。残差を持つように買取誤ったモデルチョイス
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、あなたは最初のモデルを持っている必要があります。研究者が現実に沿っていないモデルを選択した場合、彼女は残差ははるかにゼロからの平均を持っていることを見つけることがあります。
これは離れて標準正規分布からの残差の分布を押します。買取の相互依存
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ほとんどのモデルは、彼らが予測されている値が独立であると仮定します。モデルに依存しているデータ上で実行されている場合、つまり、あなたのモデルの仮定が成り立たないでしょう。これは、彼らが相互に依存しながら、残差に影響を与えます。相互依存の値は、残差の非正規性を説明し、正規分布から来ることができない。買取非定数バリアンス
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モデルの残差は同じ分散を持つ必要があります。
これが意味することは、残差がランダムかつ独立平均異なるべきであるということです、第三残余が4の分散を受けた場合、その後、五六、と一万の残留は、それらに関連付けられている同じ分散を持つ必要があります。あなたのように分散の変化が異なる値を予測することが判明した場合、これは、おそらく残差の非正規性の原因である。

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