Aké sú príčiny neobvyklých zvyškov?

V štatistickej analýzy je štandard pre vedci pozorovať zvyšky, alebo rozdiely medzi skutočnými údajmi a ich modely, vo svojej analýze dát pred uvedením výsledkov. V prípade, že rezíduá sú non-normálne, alebo nie tvoriť zvonu priebeh krivky, to je často prípad, že robiť záver, podľa vzoru by štatisticky nesprávne a nevhodné. Tak, keď výskumník zistí, že rezíduá v jeho modeli sú nenormálne, ona prirodzene pýta, prečo tomu tak je. Existuje celý rad možných príčin neobvyklých zvyškov, a výskumník musí pozerať na všetky možnosti pre pochopenie celého obrazu. Distribúcia

rozdelenie pôvodných dát nie je normálne, to nie je na linke z Gaussova rozdelenie, potom je veľmi pravdepodobné, že zvyšky nebude tiež normálne. Výskumník môže zistiť, či je príčinou anomálie rezíduí pri pohľade na pôvodného dátového vzorke populácie alebo distribúcie. Ak sa pôvodné dáta sa nezobrazí normálny, výskumník môže urobili chybu v predpoklade, že dáta pochádzajú z normálneho rozdelenia pred vykonaním štatistickej analýzy. Ak je to tento prípad, musí výskumník znovu model, ktorý zodpovedá za skutočné rozdelenie obyvateľstva.
Nesprávne Model Voľba

mať zvyšky, musíte najprv máte model. Ak bádateľ vyberie model, ktorý nie je v súlade s realitou, môže si zistiť, že rezíduá majú v priemere ďaleko od nuly. To by malo dôjsť k rozdeleniu rezíduí od štandardného normálneho rozdelenia.
Vzájomné závislosti

Väčšina modelov predpokladá, že hodnoty, ktoré predpovedajú, sú nezávislé. To znamená, že ak váš model beží na údaje, ktoré sú závislé, bude váš model predpoklad neplatí. To má vplyv na rezíduá, čo je na sebe závislé. Vzájomne závislé hodnoty nemôžu pochádzať z normálneho rozdelenia, čo vysvetľuje anomálie rezíduí.
Nekonštantné rozptyl

zvyšky modelu by mali mať rovnaké rozptyl. To znamená, že by sa mali líšiť od rezíduá znamená náhodne a nezávisle na sebe, ak je tretia reziduálne sa podrobí rozptylu 4, potom piaty, šiesty a miliónty zvyškový by mali mať rovnaký rozptyl sú s nimi spojené. Ak zistíte, že rozptyl zmení vás predvídať rôzne hodnoty, je pravdepodobné, že príčinou non-normality rezíduí.