学生化残差诊断大家好，
我正在尝试识别包含两个名义固定因子和一个随机因子的 REML 混合模型的异常值。 如下面的屏幕截图所示，奇偶校验图、行图残差和预测图残差都清楚地将六个观测值标记为强异常值（黑点）。 但是，这些异常值不会在学生化残差图中捕获，其中它们的残差与其他残差（灰点）相当，并且在 +/- 3 范围内。 此外，通过删除三个异常值并重新拟合模型，一切看起来都很好，并且最初被识别为异常值的其他三个观察结果现在可以被模型很好地预测。 任何输入可能是这些情况的根本原因？ 谢谢你。
移除三个异常值后重新拟合模型
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