残差的方差公式推导
残差怎么计算？
残差怎么计算？
为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少，统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异 称残差，把每个残差的平方后加起来 称为残差平方和，它表示随机误差的效应。
总偏差平方和回归平方和 残差平方和。
残差平方和与总平方和的比值越小，判定系数 r2 的值就越大。
标准差也被称为标准偏差，标准差(Standard Deviation)描述各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数
方差，标准差，差值都是做减法
为什么残差估计方差是n-2？
方差自由度都是n-2。
nn1 n2。
单因素方差分析的残差方差自由度为n-s。其中s为水平数，两总体(双样本)方差分析的水平数为2，所以残差方差自由度为n-2。
其实方差分析所用的F检验就等于双样本t检验的平方。
eviews方差是哪个？
双击打开变量resid，点击VIEW-Descriptive StatisticsTests-Stats Table
然后给出一个表格，显示残差的均值，众数，最大值，最小值，标准差
即标准差，方差是标准差的平方
判断回归方程好坏的方法？
做线性回归，有一个步骤是回归变量的选择，在开始回归之前，如果已经对各项因素很熟悉了，基本确定影响因素，那么可以选“进入”，如果对因素不甚了解，对其主次顺序还不太明确时，建议用“逐步”的方法；另外，逐步的方法可以对回归方程进行优化，所以，最终得到的方程一般来讲是最优的。
ar1模型方差推导过程？
这个主要还是要先求出系数的方差协方差矩阵。具体做法。独立变量矩阵X【x1 x2】,e是残差向量。所以系数的方差协方差矩阵Aσ^2*(XX)^(-1)σ^2是扰动项的方差的不偏推定值ee/(n-2);这样就可以算出来A假设A a1 a2a3 a4b1,b2的方差分别是对角线的成分。也就是Var（b1）a1;Var（b1）a4
随机误差和残差有什么不同？
残差 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，不参与回归线拟合。 所谓残差是指实际观察值与回归估计值的差。
随机误差（又称偶然误差） 是指测量结果与同一待测量的大量重复测量的平均结果之差。 “同一待测量的大量重复测量的平均结果”指在重复条件下得到待测量的期望值或所有可能测得值的平均值。 它的特点：大小和方向都不固定，也无法测量或校正。随机误差的性质是：随着测定次数的增加，正负误差可以相互低偿，误差的平均值将逐渐趋向于零。