残差教学视频

⑴ 关于高中数学选修部分，残差是怎么计算出来的如图所示，求详解。谢谢

标准残差，就是各残差的标准方差，即是残差的平方和除以(残差个数-1)的平方根 。以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。（δ-残差的均值）/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0，1)。

实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归线拟合。

残差图”以回归方程的自变量为横坐标，以残差为纵坐标，将每一个自变量的残差描在该平面坐标上所形成的图形。当描绘的点围绕残差等于0的直线上下随机散布，说明回归直线对原观测值的拟合情况良好。否则，说明回归直线对原观测值的拟合不理想。

(1)残差教学视频扩展阅读：

在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。（δ-残差的均值）/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0，1)。实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归直线拟合。

显然，有多少对数据，就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。

⑵ 残差是什么意思

在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵专从正态分布N(0，σ属2)。δ与σ之比，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0，1)。实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95％置信度将其判为异常实验点，不参与回归线拟合。
所谓残差是指实际观察值与回归估计值的差。（如图）
显然，有多少对数据，就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰 。

⑶ sas中如何做出残差图

给你个示例程序：

odshtml;

odsgraphicson;

procmixed;

classFamilyGender;

modelHeight=Gender/resial;

randomFamilyFamily*Gender;

run;

odsgraphicsoff;

odshtmlclose;

这是使用ODS输出系统，直接将以身高为自变量，性别为因变量，进行mixed效应分析所得残差图输出为html格式。

以下是另外用回归方法作的残差图：

数据：

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;

图见插入图：

⑷ 残差和误差的区别

意义不一样哈，残差一般只的是在计算近似值过程中某一步与真实值得差值，而误差指的的是最终近似值与真实值得差值

⑸ 什么是残差

残差在数来理统计中是指自实际观察值与估计值(拟合值)之间的差。"残差"蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话， 我们可以将残差看作误差的观测值。

它应符合模型的假设条件，且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息，来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。

拓展资料：

在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。(δ-残差的均值)/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0，1)。实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归直线拟合。

显然，有多少对数据，就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。

⑹ 视频编码中为什么将残差作为传输信号

为什么取来像素预测值与源实际值之差作为传输的信号？因为大量统计表明，同一幅图像的邻近像素之间有着相关性，或者说这些像素值相似。邻近像素之间发生突变或“很不相似”概率很小。而且同帧图像中邻近行之间对应位置的像素之间也有较强的相关性。人们可以利用这些性质进行视频压缩编码。这种预测编码也称为差分脉冲编码（DPCM）。

大量统计表明，由于相关性的存在，邻近像素值之差很小，差值信号的方差是很小的。由于图像的误差信号的方差与图像信号本身的方差相比较小，其量化器的动态范围可以缩小，相应的量化分层数目就可以减少，每个像素的编码比特数也显著下降，而且不至于使视频质量明显降低，到达视频压缩的目的。

⑺ 残差是什么

在数理统计中，残差是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。

“残差”蕴含了有专关模型基本属假设的重要信息。如果回归模型正确的话， 我们可以将残差看作误差的观测值。它应符合模型的假设条件，且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息，来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。

⑻ 可不可以详细介绍一下VP6，以及VP6视频解码

VP6是on2公司来继VP3和VP5之后的一款解自码器。VP6解码器应用于宽带领域， 2005年，On2将其VP6影像解码器授权于Adobe后(后又授权于Macromedia)， 借助Adobe Flash，VP6已经广泛的应用于internet，今年土豆网将从Sorenson Spark格式转为On2 VP6格式，作为其创建Adobe Flash视频内容的缺省(default)编解码器。
vp6的主要编解码特性
1、熵解码：VP6的码流分为两个部分存储，一部分是预测模式和运动向量，另外一部分是残差；基于预测的熵编码
2、DCT：采用的是8x8的变换
3、运动估计：相对其它标准而言，主要引入了一个gold frame的概念，和h264中长短帧的长帧有些类似。
4、滤波：VP6的滤波不仅是个环内滤波，也可以叫预测滤波，VP6不是整帧都滤波，只是对那种跨越边界的块进行滤波。
VP6相对其它标准的编码好像主要就这几个方面的不同

⑼ 怎么从excel里，算残差，预测下年的数据

假设数据在A列，在B1输入公式=SUMPRODUCT(A$1:A$22-A1)，往下填充 怎么从excel里，算残差，预测下年的数据这里有视频教程可以看下alisoho.com