西Chantarangsi。；刘伟（Liu，W.）。；布雷茨，F。；南部Kiatsupaibul。；A.J.海特。 线性回归中残差的置信正态概率图。 （英语） Zbl 1392.62202号 Commun公司。统计、仿真计算。 47，第2期，367-379（2018）. 小结：统计教科书中对简单随机样本的正态概率图和线性回归残差的正态几率图没有区别对待。在统计文献中，可使用（1-α）同步概率区间来增加简单随机样本的正态概率图。本文的第一个目的是证明，当应用于线性回归的残差时，与简单随机样本的（1-α）同时概率区间相关的检验可能具有与（α）显著不同的大小。这导致了本文的第二个目的：为残差构造四个正态概率基于点图的检验，其大小正好为（α）。然后，我们比较这四种图形测试和残差非图形测试的功效，以评估图形测试的效能表现，并确定具有更好效能的测试。最后，通过一个例子来说明这些方法。 MSC公司： 62J05型 线性回归；混合模型 62F03型 参数假设检验 关键词：图形测试；线性回归模型；正态分布；正态概率图；权力；残余沉积物；同时推理 软件：对；alr4；alr3 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.Chantarangsi}等人，Commun。统计、仿真计算。47，第2号，367--379（2018；Zbl 1392.62202） 全文： 内政部 参考文献： [1] Chantarangsi，W.、Liu，W.，Bretz，F.、Kiatsupaibul，S.、Hayter，A.J.、Fang，W.（2015）。正态概率图。生物医学杂志57:52-63·Zbl 1309.62018号 [2] Crawley，M.J.（2013）。R书。第2版，纽约：CRC出版社·Zbl 1269.62011号 [3] Edwards，D.、Berry，J.J.（1987年）。基于仿真的多重比较的效率。生物计量学43:913-928·Zbl 0715.62139号 [4] Epps，T.W.，滑轮，L.B.（1983）。基于经验特征函数的正态性检验。生物特征70（3）：723-726·Zbl 0523.62045号 [5] Faraway，J.J.（2015）。《线性模型》，R.第二版，纽约：CRC出版社·Zbl 1341.62008年 [6] Hazen，A.（1914年）。在蓄水池中提供存储，用于市政供水。美国土木工程师学会学报77:1547-1550。 [7] Hušková，M.，Meintanis，S.G.（2007年）。线性回归模型中误差分布的综合测试。理论与应用统计学杂志41:363-376·Zbl 1126.62059号 [8] Kolmogorov，A.N.（1933年）。Sulla determinazione experimenta di una legge di distribuzione公司。《意大利宪法》第4:83-91页·Zbl 0006.17402号 [9] Lilliefors，H.W.（1967年）。关于均值和方差未知的正态性的Kolmogorov-Smirnov检验。美国统计协会杂志62:399-402。 [10] Liu，W.，Jamshidian，M.，Zhang，Y.，Donnelly，J.（2005）。预测变量受区间约束的多元线性回归中基于模拟的同时置信带。《计算与图形统计杂志》14:459-484。 [11] Michael，J.R.（1983年）。稳定概率图。生物特征70:11-17。 [12] Montgomery，D.C.，Peck，E.A.，Vinning，G.G.（2001）。线性回归分析简介。纽约：John Wiley&Sons，Inc·Zbl 0980.62051号 [13] Sabolová，R.（2010年）。具有妨害回归和规模的最佳测试。第19届博士生年会论文集-WDS 2010。第183-188页，布拉格。 [14] Shapiro，S.S.、Wilk，M.B.（1965年）。正态性方差检验分析（完整样本）。生物计量学52:591-611·Zbl 0134.36501号 [15] Weisberg，S.（2014）。应用线性回归。第四版，纽约：Wiley·Zbl 1281.62015年 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。