このウィッシュリストのリクエストのきっかけは何ですか?
外れ値の有無を判断するために、スチューデント化残差を使用するのが一般的です。標準最小二乗モデルを実行すると、スチューデント化残差はランダム効果を考慮して調整されていないことに気づきました。ヘルプセンターにメールで問い合わせたところ、混合モデルオプションの条件付き残差プロットを示してもらいました。しかし、スチューデント化残差を計算するには、列を保存する必要があります。
どのような改善を望みますか?
スチューデント化条件付き残差を簡単にプロットするオプションです。最近スチューデント化残差プロットに追加されたように、3.0 または 3.25 の点線を表示できればさらに便利です。
このアイデアはなぜ重要なのでしょうか?
現状では、スチューデント化残差を予測値でプロットするのは非常に困難です。ランダム効果が大きい場合があるためです。ランダム効果を調整していないスチューデント化残差を見ることは、モデルにランダム効果が含まれている場合、役に立ちません。調整することで、外れ値の有無を容易に判断できるワークフローが大幅に簡素化されます。外れ値を判断するには、学生にとって理解しやすい概念であるスチューデント化残差を使用することを推奨します。
KJH様、ご提案を投稿いただきありがとうございます。チームで検討させていただきます。
