REML 잔차 - 버그 또는 진정한 가치?대답과 당신의 설명에 감사드립니다. 나는 미래에 블록을 만들고 싶지 않으므로 '블록'은 임의의 효과입니다. 변수 선택에 단계 식 회귀 모델을 사용한 것은 REML로 구현되지 않았기 때문입니다.
학생화 된 잔차를 계산하는 데 다음 공식을 사용한다고 가정 해 보겠습니다.
( https://newonlinecourses.science.psu.edu/stat501/node/401/ )
- MSE (i) = 관측 값을 삭제하고 잔차의 평균 제곱 오차
- hii = 레버리지
- ei = yi - yihat (관찰 i가 삭제 된 모델)
나는 두 번 확인했고 MSE (i)도 ei도 0이 아닙니다. 또한 hii가 1인지 확인했지만 이것이 사실이 아닙니다 ( 
https://de.mathworks.com/help/stats/hat-matrix-and-leverage.html ). 표준 오류로 인해 0 또는 누락 된 결과가 나는지 궁금합니다. 잔여 물의 표준 오차는 얼마나 정확하게 계산됩니까? 여기 뭔가보고 싶니?
건배
REML 잔차 - 버그 또는 진정한 가치?우선, 고정 효과 또는 무작위 효과의 선택은 요소의 성격과 응답에 대한 기여도를 보는 방법에 따라 달라집니다. 앞으로도 같은 블록을 만들 수 있습니까? 미래의 관측을 예측하기 위해 블록 레벨을 사용할 수 있습니까? 그건 나에게 고정 효과처럼 들린다. 나중에 같은 블록을 설정할 수 없다면이 실험의 레벨은 샘플이고 다음 실험은 블록의 새 샘플이 될 가능성이 큽니다. 그것은 나에게 무작위 효과처럼 들린다.
둘째로, 학생화 된 잔차는 반응의 추정 된 오차 (잔차)를 잔차의 표준 오차로 나눈 것이다. 이 표준 오류를 볼 수 있습니다. 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 열 저장> 표준 오차 잔차를 선택하십시오. 이 결과는 내가 찾은 것입니다 :
이미지는 기밀로 인해 삭제되었습니다.
관찰 3에 대한 스튜 디드 화 된 잔차는 비정상적으로 작은 표준 오차를 가지고 있기 때문에 비정상적으로 크다. (t- 비율을 생각하면) 표준 오차 (비율에 대한 분모)가 없기 때문에 관찰 7의 학생화 된 잔차가 빠져있다.
REML 잔차 - 버그 또는 진정한 가치?안녕하세요,
나는 REML로 모델을 구축하는 데있어 상대적으로 새로운 모델이다. 나는 잔류 물의 일반적인 행동을 encoutered 그것이 버그인지 아닌지 확실하지 않다 :
다른 요인들의 상호 작용에 관해서는 미리 알지 못하기 때문에 먼저 블록킹 요인을 범주 적 요인으로 사용한 단계별 회귀 모형 (SR : Response - BIC '라는 데이터 표)을 작성합니다. 중요한 매개 변수를 식별 한 후에는 단계별 회귀 모델에서와 동일한 매개 변수를 사용하여 모델을 REML (데이터 테이블의 'REML : Response'라는 이름) 모델로 다시 작성했지만 차단 요인을 임의 효과로 변경했습니다.
그 후 나는 두 모델의 학생화 된 잔차를 저장했습니다. 계단식 회귀 모델의 잔차는 상당히 '정상'으로 보입니다. 그러나 REML 모델의 잔차에는 거대한 이상치 (run 10)가 포함되어 있습니다. 실제로 대 예측 된 플롯에는 예외가 나타나지 않습니다. 게다가, 런 4의 잔여 값이 누락되어 이것이 왜 그런지 설명 할 수 없습니다.
누군가 외계인이 존재하는 이유와 잔여 물이 누락 된 이유를 알고 있습니까? 미리 감사드립니다.
데이터 설명 :
소프트웨어:
