文件名称:regout:基于外部学生化残差 R-student 的回归分析的异常值测试。-matlab开发
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更新时间:2024-06-21 14:09:40
matlab
在使用回归分析的考虑因素中,异常值或错误值会严重干扰最小二乘拟合。 它们与其余数据所暗示的线相差甚远。 如果这些点确实是异常值,那么截距的估计可能不正确,残差均方可能是对真实方差的夸大估计。 有一些缩放残差的方法可用于查找异常值的观测值。 其中之一是外部学生化残差,通常称为 R-student。 它基于这样一个事实,即 MSRes 是通过将模型拟合到所有 n 个观测值而获得的方差的内部生成估计,并且有必要根据删除了第 i 个观测值的数据集进行估计。 该统计量遵循学生 t 分布。 但是可以使用 Bonferroni 类型的方法并将 t_i 的所有 n 个值与 t_(alpha/2*n),np-1 进行比较,以提供有关异常值的指导。 输入: D - 矩阵数据 (=[XY])(最后一列必须是 Y 相关变量)。 (X 独立变量条目可以是简单的 [X]、多个 [X1,X2,X3,...Xp] 或
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