条件残差反映同时拟合固定和随机效应时的预测误差。条件残差是实际值与您选择“保存列”>“条件预测公式”时获取的条件预测值之间的差值。
将线性混合模型表示为 E[Y|γ] = Xβ + Zγ。其中,β 是固定效应系数的向量,γ 是随机效应系数的向量。条件残差计算如下:
“条件残差图”选项提供三种直观方法来评估模型拟合:
“预测值-条件残差”图
显示针对 Y 的条件预测值标绘的条件残差。您通常希望条件残差在零附近随机分散。
条件残差分位数图
显示针对标准正态分布的分位数标绘的条件残差分位数。还显示条件残差的条形图。若条件残差服从正态分布,正态分位数图上的点应近似落在红色对角线上。此类图也称为分位数‐分位数图,或 Q‐Q 图。正态分位数图还显示 Lilliefors 置信界限 (Conover 1999)。
“行号-条件残差”图
显示针对行号标绘的条件残差。该图可帮助您检测观测值相对行顺序变化的模式。