spss残差直方图如何解读

SPSS残差直方图是在进行线性回归多元回归等分析过程中用来检验模型拟合度的一种方法。下面是SPSS残差直方图的解读方法：
1 横轴表示数据的取值范围，纵轴表示相应频数。
2 直方图的形状可以表明数据的分布情况，如果残差呈正态分布，则直方图的形状会接近一个钟形曲线。
3 如果直方图偏向左侧或者右侧，可能表示模型未考虑到仍有些重要的变，或者存在某些离群值干扰了模型的拟合效果。
4 直方图中的异常点表示残差值过大或过小，可能对模型产生很大的影响。
5 通过观察直方图的峰值、尾部及峰顶位置等可以得出更加精细的模型拟合评估结果。
6 如果残差直方图的形状不正常或者余项不满足条件，我们可以进行残差修正处理或者尝试采用其他合适的模型来提高模型的准确性和预测能力。

1、回归是方法，残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差，平方和有很多个，不同的平方和的意思不一样，与样本量及模型中自变量的个数有关，样本量越大，相应变异就越大

2、df是自由度，是自由取值的变量个数

3、均方指的是一组数的平方和的平均值，在统计学中，表示离差平方和与自由度之比

4、f是f分布的统计量，用于检验该回归方程是否有意义

5、SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值001<P<005,则为差异显著，如果P<001,则差异极显著

扩展资料:

方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：

(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体MSb/MSw≈1

另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。

MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体

残差检验有很多种不同的方法
比如可以检验回归预测残差与自变量的关系，通过绘制自变量与残差的散点图看残差与自变量是否独立，若残差与自变量没有关系则说明线性回归成立

还可以绘制残差的直方图、pp图等，一般常用的是pp图，若残差独立，则pp图应该是一条线性线

还可以绘制残差与预测值的散点图，若残差随机分布 也可以说明残差独立
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