与图相关的参考测试和公式各位，
我刚开始使用 JMP 软件，
我创建了有关 JMP 软件生成的图表的主题，
正如您在附件中看到的，我生成了“预测残差图”以及“残差正态分位数图”图表。 这完全符合我的需求，但据我所知，我想知道进行了哪些统计测试来获得图表，以及相关的公式（如果有）？
你能帮我解决这个问题吗？
感谢您的时间，
此致，
基础数据分析和建模数据探索和可视化回复：与图相关的参考测试和公式您是否阅读过有关的文档双变量平台？
回复：与图相关的参考测试和公式亲爱的马克，
感谢您的回答，
事实上，我发现了以下公式：
如果我理解正确的话，这意味着 JMP 根据该公式生成不同的图表（见下文），这是正确的吗？
感谢您的帮助，
此致，
回复：与图相关的参考测试和公式残差图是后期分析的一部分，用于评估模型的充分性和回归模型的假设。 残差是预测或拟合的 Y 减去观测的 Y。 残差估计统计误差。
假设包括统计误差是独立的且服从均值为零且方差恒定的同正态分布（即方差与 Y 无关）。 正态分位数图是通过拟合正态分布并根据残差绘制拟合的分位数而得到的。 每个分发模型的缩放比例都是唯一的。 缩放导致分位数和误差之间呈线性关系。 对于正态分位数图，直线的斜率是标准差，y 截距是平均值。 如果您看到总体上非线性的模式，则违反了正态误差的假设。 如果您看到线性模式，但一个或多个分位数远离图末端的线，则可能存在异常值。
预测图的残差用于评估模型的充分性。 恒等参考线显示 Y = X 的位置。 您期望观察结果遵循这条线。 与整体线的较大偏差表明缺乏拟合。 一些观察结果与该线的较大偏差表明存在异常值。 该图还有助于评估常数方差。 该图应显示残差从低预测值到高预测值的均匀分布。 也就是说，残差的大小不取决于响应。 漏斗形状的出现表明违反了这一假设。 在这种情况下，普通的最小二乘回归是不合适的。
所有统计误差都在 Y 中且 X 中都没有的假设不使用残差图进行评估。 他们也假设同样的事情。
