Residuals for the Linear Model With General Covariance Structure
一般协方差结构线性模型的残差AI 解读 ↓
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一般协方差结构线性模型的残差
- 研究问题
- 在线性模型误差相关时，如何定义分别衡量整体均值结构与局部条件均值结构偏离的残差，并用于模型诊断？
- 方法与思路
- 作者建立相关误差线性模型的残差理论，区分边际残差与条件残差，讨论多元形式及相关对偶关系的诊断含义。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称识别出两类基本残差并发展若干对偶关系，以时间序列诊断和独立案例的经典多元分析说明其应用。
- 阅读关注点
- 应核对边际与条件残差的定义、条件化所用信息、协方差结构的作用，以及对偶关系如何对应具体诊断问题。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；摘要未说明协方差已知或需估计时的差别，也未给出诊断阈值，不能判断实际检出能力。
原文摘要
Summary A general theory is presented for residuals from the general linear model with correlated errors. It is demonstrated that there are two fundamental types of residual associated with this model, referred to here as the marginal and the conditional residual. These measure respectively the distance to the global aspects of the model as represented by the expected value and the local aspects as represented by the conditional expected value. These residuals may be multivariate. Some important dualities are developed which have simple implications for diagnostics. The results are illustrated by reference to model diagnostics in time series and in classical multivariate analysis with independent cases.