matlab如何比较两副散点图方差 stata做多元回归前后需要进行什么检验？
stata做多元回归前后需要进行什么检验？
在做进入虚空分析预测时是需要讲的数据而不是多变量的,这样我们在做多元回归时就是需要不光尽量知道一点我们的数据是否需要都能够行最简形矩阵做40多块多项式回归分析什么的前提条件.应用重物线性回归并且统计分析时要求行最简形矩阵哪些条件呢?学习总结下来可用四个词来详细解释：线性、其它、正态、齐性.（1）自变量与因变量之间未知线性关系这也可以按照绘制”散点图矩阵”接受考察因变量随各自变量值的变化情况.要是因变量Yi与某个自变量Xi之间呈出曲线趋势,可试图变量变化不予抵消,具体方法的变量旋转方法有对数旋转、倒数自由变化、平方根变化、平方根反正弦函数自由变化等.（2）各观测间相对独立正二十边形两个观测残差的协方差为0,也就是具体的要求自变量间不必然多贵共线性问题.是对怎么处理重的力共传递函数问题,请建议参考《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》
（3）残差e听从于正态分布N(0,σ2).其方差σ2var(ei)反映了降临模型的精度,σ越小,用所得到轮回模型预测y的精确度愈高.（4）e的大小不随所有变量取值水平的改变而变化,即标准差齐性.
残差的分析？
“残差”蕴涵了关联模型基本题中的有用信息。
假如降临模型正确的的话，我们是可以将残差看作误差的观测值。
它应要什么模型的假设条件，且本身误差的一些性质。
用来残差所需要提供的信息，来多方面了解模型假设不成立的合理性及数据的可靠性被称残差分析。
残差有多种形式，上述为普通地残差。
是为更潜近地研究某一自变量与因变量的关系，人们还引进了偏残差。
再者，也有学生化残差、预测残差等。
以某种残差为纵坐标，其它变量为横坐标作散点图，即协方差矩阵图，它是残差总结的不重要方法之一。
常见横坐标的选择有三种：(1)因变量的拟合值；(2)自变量；(3)当因变量的观测值为一时间序列时，横坐标不可行观测时间或观测序号。
残差图的分布趋势可以不指导敌情所拟合的线性模型是否是行最简形矩阵或是假设。
如残差是否是像的正态分布、有无方差齐次，变量间如何确定有其它非线性关系及是否也有有用自变量未刚刚进入模型等。
.当判明有某种举例条件欠缺时，一系列的问题那就是略加正镜或补救的方法。
需结论具体情况，探索它合适的校正方案，如非高斯处理，化入新自变量，或多方面了解误差是否有自相关性。
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