이변량 직교 적합의 잔차는 무엇입니까?Fit Y by X 플랫폼에서 드롭다운 메뉴에 'Fit orthogonal' 옵션이 있는 회귀를 맞추었습니다. 이 모델의 잔차가 무엇인지 궁금합니다(Save Residuals를 클릭했을 때). 직교 잔차, 즉 회귀선에 수직인 거리(회귀선에 대한 수직 거리인 표준 잔차가 아닌)를 원합니다.
그러면 직교적 적합에서 남은 잔차는 선에 대한 직교 거리인가요, 아니면 수직 거리인가요?
수직이라면, 직교 거리를 구하는 쉬운 방법이 있는지 누가 알려주실 수 있을까요?
기본 데이터 분석 및 모델링맥 OSRe: 이변량 직교 적합의 잔차는 무엇입니까?제 JMP 17에서 잔차를 저장하면 두 개의 열이 나오는데, 한 열은 수직 잔차이고 다른 열은 수평 잔차입니다. 그러니까 말씀하신 대로 직교 거리를 구하려면 삼각법이 필요합니다. 하지만 주어진 두 값으로는 비교적 쉽습니다. 감사합니다!
Re: 이변량 직교 적합의 잔차는 무엇입니까?안녕하세요 @JayBee911 제가 보기에 JMP 문서에는 문제의 잔차에 대한 자세한 내용이 거의 없습니다. 그러나 JMP가 수직 방향의 잔차를 사용하는지 확인하는 것은 Y[관찰된 값] - (b0 + b1*X[관찰된 값]) 방정식에서 직접 계산하여 쉽게 확인할 수 있습니다. 제 추측으로는 JMP가 수직 방향의 잔차를 표시한다는 것입니다. 선에서 점까지의 직교 거리로 정의된 잔차가 필요한 경우 삼각법 모자를 벗어야 할 것입니다.
https://davegiles.blogspot.com/2014/11/orthogonal-regression-first-steps.html
편집: JMP가 수직 잔차를 계산하는 것으로 나타났습니다(저는 제 데이터로 확인했습니다). 이는 X에서 Y를 예측하려고 하기 때문에 말이 됩니다. 그러나 직교 잔차(제곱 잔차의 합을 최소화하여 b0와 b1을 추정할 때 사용되는 잔차)가 필요한 경우 위 링크의 방법을 따라야 합니다.
