이러한 위시리스트 요청은 무엇에서 비롯된 것인가요?
이상치가 있는지 확인하기 위해 스튜던트화 잔차를 사용하는 것을 선호합니다. 표준 최소 제곱 모형을 실행할 때 스튜던트화 잔차가 임의 효과에 대해 조정되지 않는다는 것을 알게 되었습니다. 헬프팀에 이메일을 보냈더니 혼합 모형 옵션에서 조건부 잔차 그림을 보여주었습니다. 하지만 스튜던트화 잔차를 계산하려면 열을 저장해야 합니다.
어떤 개선을 원하시나요?
스튜던트화 조건부 잔차를 쉽게 표시할 수 있는 옵션입니다. 최근 스튜던트화 잔차 그래프에 추가된 것처럼 3.0 또는 3.25를 나타내는 점선이 있으면 좋을 것 같습니다.
이 아이디어가 왜 중요한가요?
현재 예측된 스튜던트화 잔차를 그래프로 그리는 것은 매우 어렵습니다. 무작위 효과가 클 수 있기 때문입니다. 무작위 효과가 모델에 포함되어 있을 때 무작위 효과를 고려하지 않은 스튜던트화 잔차를 살펴보는 것은 도움이 되지 않습니다. 오히려 이상치의 존재 여부를 쉽게 파악할 수 있도록 워크플로우를 훨씬 더 쉽게 만들어 줄 것입니다. 저는 학생들이 이해하기 쉬운 개념이기 때문에 이상치를 파악하는 데 스튜던트화 잔차를 사용하는 것을 선호합니다.
KJH님, 제안해 주셔서 감사합니다. 저희 팀과 논의해 보겠습니다.
