学生化残差图对方差参齐性检验的结论

学生化残差图是用于检查线性回归模型的假设前提之一——方差齐性的方法之一。当学生化残差图中的点呈现出随机分布、没有规律性的趋势时，可以认为方差齐性的假设成立；反之，如果学生化残差图中的点呈现出规律性的趋势，例如呈现出漏斗形状，就说明方差齐性的假设不成立。因此，结论应该是：如果学生化残差图中的点呈现出随机分布的趋势，则可以认为方差齐性的假设成立；否则，方差齐性的假设不成立。

相关问题

r语言学生化残差正态性频率检验

在R语言中，我们可以使用lm()函数来进行线性回归分析。具体步骤如下：

1.首先，我们需要准备数据，包括自变量和因变量。假设自变量为x，因变量为y。

2.使用lm()函数来建立线性回归模型，模型的形式为：

model <- lm(y ~ x)

其中，~表示“以...为因变量，以...为自变量”，model为建立的线性回归模型。

3.计算学生化残差（standardized residuals），代码如下：

std.res <- rstandard(model)

4.使用qqnorm()函数和qqline()函数来绘制正态概率图：

qqnorm(std.res)
qqline(std.res)

如果数据符合正态分布，那么绘制的图形应该近似于一条直线。

5.进行正态性频率检验，可以使用shapiro.test()函数，代码如下：

shapiro.test(std.res)

如果p值小于0.05，则拒绝原假设，即数据不符合正态分布；否则，接受原假设，即数据符合正态分布。

以上就是使用R语言进行学生化残差正态性频率检验的基本步骤。

学生化残差图中散点整体呈现U形说明了什么

学生化残差图是用于检验线性回归模型的合理性和可靠性的一种方法。在学生化残差图中，散点呈现U形可能说明模型存在异方差性（heteroscedasticity）。异方差指的是随着自变量值的变化，因变量的方差也会相应地变化。在这种情况下，模型的预测误差可能会出现较大的偏差，导致模型的预测结果不准确。因此，当学生化残差图中呈现U形时，需要考虑是否需要对数据进行变换或采取其他方法来处理异方差问题。