スチューデント化された残差による診断こんにちは、みんな、
2 つの公称固定因子と 1 つの確率因子を含む REML 混合モデルの外れ値を特定しようとしています。 以下のスクリーンショットに示すように、パリティ プロット、行ごとの残差プロット、および予測プロットによる残差はすべて、6 つの観測値を強い外れ値 (黒い点) として明確に示しています。 ただし、これらの外れ値は、残差が他のもの (灰色の点) と同等であり、+/- 3 の制限内にあるスチューデント化された残差プロットには取り込まれません。 さらに、外れ値のうち 3 つを削除してモデルを再適合させることにより、すべてが完全に正常に見え、最初に外れ値として識別された他の 3 つの観測値がモデルによって適切に予測されるようになりました。 これらのケースの根本原因と思われる情報はありますか? ありがとうございました。
外れ値のうち 3 つを削除した後、モデルを再適合する
分析ウィンドウズ
