請問一下,若在回歸分析中,標準化殘差值怎麼做??
若照古典迴歸假設..無論殘差的同質變異數或殘差的平均值等於0,
都是指在"條件母體(樣本)"下,
不同條件母體(樣本)的變異數或平均值要符合上述假設~
那我困惑的是..在此觀念下,標準化殘差值,該如何計算而得??
因為實際上,樣本觀察值並非母體觀察值,
常常一個觀察值x1只有對應一個y1~
因此在X=x1條件下,我們也只能得到一個殘差值e1,沒有其他同條件下的殘差值
可以來計算出條件殘差平均值與條件殘差變異數,
這樣子又怎麼能算出所謂"標準化殘差值"呢???
難道標準化..不是與"條件殘差平均數"作標準化,
而是跟樣本中所有的殘差(e1...en)平均數去搞標準化???
因為下面這張SPSS所跑出的標準化殘差圖...據說可以看出是否違反同質變異假設~
讓我產生上述疑惑與矛盾..


1.標準化殘差要如何算出來???
2.如果算不出來每個樣本殘差點的標準化數值,
這張P-P圖又是如何做出來的??
讓我懷疑他是與樣本中,所有殘差(e1...en)平均數去搞標準化得來的~
這樣不是很怪嗎???
實在搞不懂......請高手大大救命..謝謝!