Residuals in nonlinear regression
非线性回归中的残差AI 解读 ↓
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非线性回归中的残差
- 研究问题
- 非线性回归的普通残差具有怎样的行为，将线性回归的残差诊断方法直接用于它们时，为什么可能产生误导？
- 方法与思路
- 作者采用二次展开分析非线性回归普通残差的行为，并据此提出一种新残差，以应对普通残差用于诊断时的潜在缺陷。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，普通残差可能使类似线性回归的诊断方法产生误导；所提新残差能克服其中许多潜在不足，但未说明全部适用范围。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对二次展开的条件、普通残差导致误导的具体机制，以及新残差的定义、计算方式和诊断表现。
- 阅读边界
- 所据为 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；无法判断展开误差、新残差的适用条件或有限样本表现，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
We employ a quadratic expansion to investigate the behaviour of the ordinary residuals in nonlinear regression. These residuals can produce misleading results when used in diagnostic methods analogous to those for linear regression. We suggest a new type of residual that overcomes many of the potential shortcomings of the ordinary residuals.