如果結果殘差不是正態分佈 說明用線性回歸來擬合資料是不合適的
可能是非線性回歸
這裡的類是對應因變數的取值 如果是連續型的那就只有一類 銷售量
如果是離散型的那就有幾類就假設幾類 黑白球
當總體只有一類的時候 我們假設符合正態分佈
如果有兩類假設符合二項分布
論線性回歸中殘差圖的重要性
y1 x1 y2 x2 y3 x3 y4 x4資料集如上，用sas讀入後再做簡單線性回歸，四個回歸的模型都一樣，殘差平方和，負相關係數也一樣8.04 10 9.14 10 7.46 10 6.58 8
6.95 8 8.14 8 6.77 8 5.76 8
7.58 13 8.74 13 12.74 13 7.71 8
8.81 9 8.77 9 7.11 9 8.84 8
8.33 11 9.26 11 7.81 11 8.47 8
9.96 14 8.1 14 8.84 14 7.04 8
7.24 6 6.13 6 6.08 6 5.25 8
4.26 4 3.1 4 5.39 4 12.5 19
10.84 12 9.13 12 8.15 12 5.56 8
4.82 7 7.26 7 6.42 7 7.91 8
5.68 5 4.74 5 5.73 5 6.89 8
那麼，是不是可以說這四組資料擬合的模型都正確呢？
我們畫出其各自的散點圖，如下
很明顯，只有左上方的圖才有用線性模型描述的可能性，其他的模型都不適合。
ok~，這裡是簡單線性模型，只有乙個自變數，如果上公升到多個自變數時，無法用肉眼從圖形判別的我們該做什麼呢？
這就是殘差圖大展身手的地方了（這裡只選取殘差和因變數進行作圖）
proc reg data=regbook.anscombefour;因為在這裡不清楚如何用sas組合四幅圖，所以就沒貼出來，如果是線性模型，那麼殘差應該符合正態分佈的假設，所以殘差應該圍繞0上下無規律波動，如下(y1*x1的殘差圖)model y1= x1;
plot r.*p.;
model y2= x2;
plot r.*p.;
model y3= x3;
plot r.*p.;
model y1= x1;
plot r.*p.;
run; quit;
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sas資料分析
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