残差分析、预报和控制.pdf

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1、第四节残差分析残差分析、预报和控制一、残差分析前面我们介绍了线性回归方程的建立和检验。在实际问题中，由于观察人员的粗心或偶然因素的干扰。常会使我们所得到的数据不完全可靠,即出现异常数据。有时即使通过相关系数或F检验证实回归方程可靠，也不能排除数据存在上述问题。残差分析的目的就在于解决这一问题。所谓残差是指实际观察值与回归估计值的差，即(2-1-26)显然，有多少对数据，就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。首先介绍如何检查异常数据。异常数据是指与其它数据产生的条件有明显不同的数据，因此异常数据的残差会特别的大。一旦发现异常数据应及时剔除，用剩余

2、数据重新建立回归方程，以提高回归方程的质量。发现异常数据主要从技术上找原因，当技术上无法找到原因时，就得借助于数理统计方法。由数理统计方法可以证明(2-1-27)或记为(2-1-28)这说明残差的方差D(e)是x的函数，且二者呈曲线关系。以回归方程及方程和作图。见方开泰《实用回归分析》P45图2.3考虑到较小，当n较大时(2-1-29)此时图中的两条曲线可近似于两条平行直线。从而有(2-1-30)或近似地(2-1-31)这表明，当n较大时yi落在图2-1-3的长条形带子中的概率约为95%，只要知道，就可以得到残差的置信区域。一般是未知的，通常用残差标准差来估计。可用下式求得(2-1-32)由此

3、可得残差置信带(2-1-33)对残差在置信带以外的数据都要进行检查，以区别是否是异常数据，如果是异常数据就要剔除掉。现在我们对例1做残差检查。由式(2-1-32)残差置信带为(-5.712,5.712)。计算5个实验点的预报值与残差值(见表2-1-4)，并作出残差检查图(见图2-1-4)表2-1-4例1的残差值图2-1-4例1的残差图由图2-1-4可见，例1中全部数据的残差都在置信带内，没有异常数据。除此以外，残差图还可以为我们提供许多有用信息。比如，在研究铁水质量时我们看到1号高炉的残差偏于2处，而2号高炉的残差偏于-2处(见图2-1-5)。在图2-1-5所示的这种情况下，建立统一的回归方程

4、是不合适的，应该分别按1号和2号高炉建立回归方程。图2-1-5数据有周期性变化的残差图图2-1-6数据有倾向性变化的残差图有时我们还会发现数据有倾向性变化。在残差图上表现为前一部分数据的残差均为正值(或负值)，而后一部分数据的残差均为负值(或正值)，如图2-1-6所示。遇到这种情况要仔细研究，找出原因。比如前后两部分数据是由两个人观测的，可能两人掌握尺度不同所造成的，也可能是外界条件产生了变化或系统本身的原因造成的。当残差出现一段全为正(或负)，接着一段全为负(或正)，然后又接着一段全为正或(为负)时(见图2-1-7)，说明回归模型选择不当，此时需要考虑用非线性回归模型去拟合它。图2-1-7残

5、差图表明回归模型选择不当二、预报和控制建立回归方程的重要目的是为了用来进行预报和控制。由于我们通过样本所建立的回归方程只是关于特征数的估计式，由此所得到的预报值也只能是一个估计结果。因此当我们利用回归式进行预报的时候，除了预报值之外，我们还希望知道预报的精度。换句话说，就是预报值的取值范围。也就是对于给定的显著性水平，找出一个区间(t1,t2)，使对应于某特定点的实际值y0以1-的概率被区间(t1,t2)所包含，即(2-1-34)可以证明满足式(2-1-34)的区间(t1,t2)是存在的，并且这个区间是关于的对称区间。这个区间可以由下式求得(2-1-35)其中(2-1-36)为y0的标准差，为

6、F分布表上查得的临界值。因此有(2-1-37)比如对于例1，若已知含氮量x0=0.0095，要预报初生奥氏体析出温度y0。由式(2-1-36)得取查F分布表得F5％(1,3)=10.1,由式(2-1-35)得由前面的回归关系式可知,当x0=0.0095时因此通过上例计算可以体会到，要建立回归方程时样本容量n越大，Fa(1,n-2)和都越小,就越小，即预报精度就越高。此外，x0越接近，预报精度也就越高。在实际问题中，当n越大，x0接近时，为了方便起见，一般采用代替，取(时)或(时)。参见本节残差分析部分。下面简要介绍控制问题。在实际问题中我们常常需要将y控制在一定的范围内,即t1

7、我们要合理控制x的取值。由于(2-1-38)又(2-1-39)故可取c和c的函数g(c),使对给定的下式成立(2-1-40)解不等式组(2-1-41)得x。x和c可以在这个不等式组成立的条件下调整。在实际问题中，我们可以用残差标准差来简单的解决控制问题中x的取值。由式(2-1-31)和式(2-1-33)可知，在所有可能出现的y值中满足(2-1-42)的点大约有95%。因此我们只要求解不等式组(2-