残差怎么算

问题一：残差怎么算 03

问题二：excel中残差怎样算 如果是我的话 我就列个计算表
如：
A B C D
yi y^ (yi-y^)^2 和
能理解吗？
当然直接一个公式也是可以的。
=sumproduct(((b:b)-(a:a))((b:b)-(a:a)))

问题三：残差是怎么算出来的？ 2个相减、、

问题四：残差怎么算 如果是我的话 我就列个计算表
如：
A B C D
yi y^ (yi-y^)^2 和
能理解吗？
当然直接一个公式也是可以的。
=sumproduct(((b:b)-(a:a))((b:b)-(a:a)))

问题五：如何在matlab中进行残差的计算 [b, bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha）
rcoplot(r,rint)做残差图
从残差图可以看出数据的残差离零点的远近，当残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型 能较好的符合原始数据，否则可视为异常点 。

问题六：stata残差怎么算 用reg进行回归后
predice r，residual就可以啦

问题七：如何计算残差平方和 将各个残差平方后相加提取公因数得到的，因为其公因数是00001的平方提出后括号里面的数是（1+1+9+9+4+0+0+4+1+1）整理后就是所给的答案00001的平方乘以（1+1+9+4+4+1+1）

问题八：什么叫残差标准偏差 343测量不确定度评定方法
参考公式及其详解参考：2scutedu/sfzx/sy3doc
ISO发布的“测量不确定度表示指南”是测量数据处理和测量结果不确定度表达的规范，由于在评定不确定度之前，要求测得值为最佳值，故必须作系统误差的修正和粗大误差（异常值）的剔除。最终评定出来的测量不确定度是测量结果中无法修正的部分。
测量不确定度评定总的过程如图3－3所示的流程。具体的方法还要有各个环节的计算。
图3-3 测量不确定度评定流程图
1、标准不确定度的A类评定
此法是通过对等精度多次重复测量所得数据进行统计分析评定的，正如前面介绍的随机误差的处理过程，标准不确定度u(xi)＝s(xi)， 是用单次测量结果的标准不确定度 算出：
（3-20）
其单次测量结果的标准不确定度 可用贝塞尔法求得，即：
= （3-21）
其实，单次测量结果的标准不确定度 还有如下求法：
① 最大残差法： = ， 系数 如表3-2所示。
表3-2 最大残差法系数
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 20
177 102 083 074 068 064 061 059 057 051 048
② 极差法： 居于服从正态分布的测量数据，其中，最大值与最小值之差称为极差。 = ， 系数 如表3-3所示。
表3-3 极差法系数
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 20
113 169 206 233 253 270 285 297 308 347 374
2、标准不确定度的B类评定
B类评定是一种非统计方法，当不能用统计方法获得标准不确定度，或已有现成的相关数据时采用，此时，测量结果的标准不确定度是通过其他途径获得，如信息、资料。来源有以下几方面，如：此前已做测量分析；仪器制造厂的说明书；校准或其它报告提供的数据；手册提供的参考数据等。具体计算标准不确定度方法如下：
u(xj)=
――已知的展伸不确定度，或是已知的测量值按某一概率的分布区间的半值
――包含因子，它的选取与分布有关；正态分布时则与所取的置信概率有关。
① 当得知不确定度U(xj)为估计标准差的2或3倍时，kj则为2或3；
② 若得知不确定度U(xj)以及对应的置信水准，则可视其为服从正态分布。若置信水准为068、095、099或0997时，kj则对应为1，196， 258， 3；
③ 若得知U(xj)是xj变化范围的半区间，即Xj在[x j- U(xj)， xj+ U(xj)]内，且知道其分布规律，kj由表3－4选取：
表3－4 集中非正态分布的置信因子
分布 三角分布 梯形分布 均匀分布 反正弦分布
3、求合成标准不确定度
测量结果y的标准不确定度 (y)或u(y)为合成标准不确定，它是测量中各个不确定度分量共同影响下的结果，故取决于xi标准不确定度u(xi)，可按不确定度传播律合成。计算方法与前面介绍的随机误差的合成方法相同。
4、求展伸不确定度
展伸不确定度是为使不确定度置信水准（包函概率）更高而提出的，需将标准不确定度uc(y>>

问题九：残差和相对误差怎么算？急呀！！！！SPSS要考试了！！！！ 残差=实际值-预测值 残差当然可以是负数，相对误差也可以是负数

这个没有固定标准的，看你自己的要求就好了，看拟合好不好残差，残差平方和都只是一个方面指标，越小越好，但没绝对参考标准，可以有相对标准，也就是不同模型预测残差之间比较，另外就是用预测值和实际值求相关，相关系数越大越好

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