线性回归分析中的残差分析有什么作用？
线性回归分析中的残差分析是用来检验模型是否符合线性回归的假设，包括误差项的独立同分布、方差齐性、线性关系等。残差是指观测值与模型预测值之间的差异，残差分析通过检验残差的分布特征和残差与自变量之间的关系，来判断模型的合理性和稳健性。
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检验误差项的独立同分布性：通过残差的自相关性检验和残差的正态性检验，来判断误差项是否满足独立同分布的假设。可以使用Durbin-Watson检验来检验残差的自相关性，使用正态Q-Q图和残差的偏度峰度检验来检验残差的正态性。
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检验误差项的方差齐性：通过残差与预测值的散点图或残差的标准化值与预测值的散点图，来判断误差项的方差是否与预测值呈现出某种模式，从而判断方差齐性的假设是否成立。
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检验线性关系的合理性：通过残差与自变量的散点图或残差与自变量的标准化值的散点图，来判断自变量与残差之间是否存在某种模式，从而判断线性关系的合理性和是否有遗漏的变量。
残差分析的作用在于帮助我们检验线性回归模型的假设，发现模型可能存在的问题，并提出改进模型的建议。通过残差分析，可以增强对线性回归模型结果的信心，避免在模型未经充分验证的情况下做出错误的决策。
因此，在进行线性回归分析时，残差分析是一个非常重要的步骤，可以通过对残差的检验，提高模型的准确性和可靠性。