OLS · RESIDUAL CHECK

残差诊断实验室

同一条回归线可能掩盖完全不同的问题。切换数据场景，先观察散点与拟合，再去残差图里寻找被“平均数”藏起来的结构。

可复现样本 # 401

选择数据场景

噪声强度 1.0×

含截距 OLS 拟合公式

ŷ = —

MAE —

RMSE —

R² —

① 数据与普通最小二乘拟合

横轴：特征 x · 纵轴：真实值 y

观测值 OLS 拟合线

横轴：预测值 ŷ · 纵轴：残差 e

e = y − ŷ 零残差基线

当前点 #—

特征 x—

真实值 y—

预测值 ŷ—

残差 e = y − ŷ—

鼠标悬停可临时检查；点击会锁定该观测，再次点击空白处可取消。键盘聚焦图表后，用 ← / → 切换观测。

✓ 结构检查

点云大致围绕零线随机散开，线性形式暂时合理。下一步仍应检查高杠杆点、残差正态性，以及在验证集上的误差是否稳定。

⚠ R² 只描述样本中线性模型解释了多少变异；即使 R² 很高，弧形、漏斗、孤立点或顺序波动仍表示模型假设可能不成立。