殘差教學視頻

⑴ 關於高中數學選修部分，殘差是怎麼計算出來的如圖所示，求詳解。謝謝

標准殘差，就是各殘差的標准方差，即是殘差的平方和除以(殘差個數-1)的平方根 。以δ表示。殘差δ遵從正態分布N(0，σ2)。（δ-殘差的均值）/殘差的標准差，稱為標准化殘差，以δ*表示。δ*遵從標准正態分布N(0，1)。

實驗點的標准化殘差落在(-2，2)區間以外的概率≤0.05。若某一實驗點的標准化殘差落在(-2，2)區間以外，可在95%置信度將其判為異常實驗點，不參與回歸線擬合。

殘差圖」以回歸方程的自變數為橫坐標，以殘差為縱坐標，將每一個自變數的殘差描在該平面坐標上所形成的圖形。當描繪的點圍繞殘差等於0的直線上下隨機散布，說明回歸直線對原觀測值的擬合情況良好。否則，說明回歸直線對原觀測值的擬合不理想。

(1)殘差教學視頻擴展閱讀：

在回歸分析中，測定值與按回歸方程預測的值之差，以δ表示。殘差δ遵從正態分布N(0，σ2)。（δ-殘差的均值）/殘差的標准差，稱為標准化殘差，以δ*表示。δ*遵從標准正態分布N(0，1)。實驗點的標准化殘差落在(-2，2)區間以外的概率≤0.05。若某一實驗點的標准化殘差落在(-2，2)區間以外，可在95%置信度將其判為異常實驗點，不參與回歸直線擬合。

顯然，有多少對數據，就有多少個殘差。殘差分析就是通過殘差所提供的信息，分析出數據的可靠性、周期性或其它干擾。

⑵ 殘差是什麼意思

在回歸分析中，測定值與按回歸方程預測的值之差，以δ表示。殘差δ遵專從正態分布N(0，σ屬2)。δ與σ之比，稱為標准化殘差，以δ*表示。δ*遵從標准正態分布N(0，1)。實驗點的標准化殘差落在(-2，2)區間以外的概率≤0.05。若某一實驗點的標准化殘差落在(-2，2)區間以外，可在95％置信度將其判為異常實驗點，不參與回歸線擬合。
所謂殘差是指實際觀察值與回歸估計值的差。（如圖）
顯然，有多少對數據，就有多少個殘差。殘差分析就是通過殘差所提供的信息，分析出數據的可靠性、周期性或其它干擾 。

⑶ sas中如何做出殘差圖

給你個示常式序：

odshtml;

odsgraphicson;

procmixed;

classFamilyGender;

modelHeight=Gender/resial;

randomFamilyFamily*Gender;

run;

odsgraphicsoff;

odshtmlclose;

這是使用ODS輸出系統，直接將以身高為自變數，性別為因變數，進行mixed效應分析所得殘差圖輸出為html格式。

以下是另外用回歸方法作的殘差圖：

數據：

dataClass;

inputName$HeightWeightAge@@;

datalines;

Alfred69.0112.514Alice56.584.013Barbara65.398.013

Carol62.8102.514Henry63.5102.514James57.383.012

Jane59.884.512Janet62.5112.515Jeffrey62.584.013

John59.099.512Joyce51.350.511Judy64.390.014

Louise56.377.012Mary66.5112.015Philip72.0150.016

Robert64.8128.012Ronald67.0133.015Thomas57.585.011

William66.5112.015

;

程序：

odshtml;

odsgraphicson;

procregdata=Class;

modelWeight=Height;

run;

quit;

odsgraphicsoff;

odshtmlclose;

圖見插入圖：

⑷ 殘差和誤差的區別

意義不一樣哈，殘差一般只的是在計算近似值過程中某一步與真實值得差值，而誤差指的的是最終近似值與真實值得差值

⑸ 什麼是殘差

殘差在數來理統計中是指自實際觀察值與估計值(擬合值)之間的差。"殘差"蘊含了有關模型基本假設的重要信息。如果回歸模型正確的話， 我們可以將殘差看作誤差的觀測值。

它應符合模型的假設條件，且具有誤差的一些性質。利用殘差所提供的信息，來考察模型假設的合理性及數據的可靠性稱為殘差分析。

拓展資料：

在回歸分析中，測定值與按回歸方程預測的值之差，以δ表示。殘差δ遵從正態分布N(0，σ2)。(δ-殘差的均值)/殘差的標准差，稱為標准化殘差，以δ*表示。δ*遵從標准正態分布N(0，1)。實驗點的標准化殘差落在(-2，2)區間以外的概率≤0.05。若某一實驗點的標准化殘差落在(-2，2)區間以外，可在95%置信度將其判為異常實驗點，不參與回歸直線擬合。

顯然，有多少對數據，就有多少個殘差。殘差分析就是通過殘差所提供的信息，分析出數據的可靠性、周期性或其它干擾。

⑹ 視頻編碼中為什麼將殘差作為傳輸信號

為什麼取來像素預測值與源實際值之差作為傳輸的信號？因為大量統計表明，同一幅圖像的鄰近像素之間有著相關性，或者說這些像素值相似。鄰近像素之間發生突變或「很不相似」概率很小。而且同幀圖像中鄰近行之間對應位置的像素之間也有較強的相關性。人們可以利用這些性質進行視頻壓縮編碼。這種預測編碼也稱為差分脈沖編碼（DPCM）。

大量統計表明，由於相關性的存在，鄰近像素值之差很小，差值信號的方差是很小的。由於圖像的誤差信號的方差與圖像信號本身的方差相比較小，其量化器的動態范圍可以縮小，相應的量化分層數目就可以減少，每個像素的編碼比特數也顯著下降，而且不至於使視頻質量明顯降低，到達視頻壓縮的目的。

⑺ 殘差是什麼

在數理統計中，殘差是指實際觀察值與估計值（擬合值）之間的差。

「殘差」蘊含了有專關模型基本屬假設的重要信息。如果回歸模型正確的話， 我們可以將殘差看作誤差的觀測值。它應符合模型的假設條件，且具有誤差的一些性質。利用殘差所提供的信息，來考察模型假設的合理性及數據的可靠性稱為殘差分析。

⑻ 可不可以詳細介紹一下VP6，以及VP6視頻解碼

VP6是on2公司來繼VP3和VP5之後的一款解自碼器。VP6解碼器應用於寬頻領域， 2005年，On2將其VP6影像解碼器授權於Adobe後(後又授權於Macromedia)， 藉助Adobe Flash，VP6已經廣泛的應用於internet，今年土豆網將從Sorenson Spark格式轉為On2 VP6格式，作為其創建Adobe Flash視頻內容的預設(default)編解碼器。
vp6的主要編解碼特性
1、熵解碼：VP6的碼流分為兩個部分存儲，一部分是預測模式和運動向量，另外一部分是殘差；基於預測的熵編碼
2、DCT：採用的是8x8的變換
3、運動估計：相對其它標准而言，主要引入了一個gold frame的概念，和h264中長短幀的長幀有些類似。
4、濾波：VP6的濾波不僅是個環內濾波，也可以叫預測濾波，VP6不是整幀都濾波，只是對那種跨越邊界的塊進行濾波。
VP6相對其它標準的編碼好像主要就這幾個方面的不同

⑼ 怎麼從excel里，算殘差，預測下年的數據

假設數據在A列，在B1輸入公式=SUMPRODUCT(A$1:A$22-A1)，往下填充 怎麼從excel里，算殘差，預測下年的數據這里有視頻教程可以看下alisoho.com