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希望对你们有帮助。

残差分析包括以下内容：

①残差是否服从均值为零的正态分布；

②残差是否为等方差的正态分布；

③残差序列是否独立；

④借助残差探测样本中的异常值。

其中，判断残差的分布可以在SPSS中通过绘制“标准化残差直方图”做到，而残差序列的独立性要通过DW检验做到，具体操作如下：

分析——回归——线性——点开“统计量”选项卡——在“残差”中勾选Durbin-Watson——继续——点开“绘制”选项卡——Y选择DEPENDENT——X选择*ZRESID——勾选“直方图”和“正态概率图”，然后确定，运行多元线性回归。

网友对DW检验的介绍：

•Durbin-Watson统计量（取值：0~4 ） –检定回归模型中残差独立的假设 –如果相邻残差项间是相关，则其总差异必小或大 •若残差项间是正相关，则其差异必小 •若残差项间是负相关，则其差异必大 –当DW值愈接近2时，残差项间愈无相关 –当DW值愈接近0时，残差项间正相关愈强 –当DW值愈接近4时，残差项间负相关愈强

下图是我做的DW统计量结果：

在“绘制”那个窗口中，除了因变量，其他代表的含义如下：

“DEPENDNT”：因变量 “ZPRED”：标准化预测值 “ZRESID”：标准化残差 “DRESID”：删除残差 “ADJPRED”：调节预测值 “SRESID”：学生化残差 “SDRESID”：学生化删除残差

我实验中标准化残差的直方图和P-P图如下所示：

就先简单总结这么多。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「蛐蛐蛐」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qysh123/article/details/75111472