目的

重回帰分析の回帰診断を行うときに必要な，標準化残差を計算する

使用法

std.res(x, y)

引数

x        説明変数だけのデータ行列（行がケース，列が変数。従属変数は加えてはいけない）
y        従属変数のデータベクトル

ソース

インストールは，以下の 1 行をコピーし，R コンソールにペーストする
source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/stdres.R", encoding="euc-jp")

# 重回帰分析の標準化残差
std.res <- function( x,                                      # 説明変数だけのデータ行列
                        y)                                      # 従属変数のデータベクトル
{
        ans <- lm(y ~ x)                                     # 重回帰分析を行う
        x <- cbind(1, as.matrix(x))
        s2 <- sum(ans$residuals^2)/(nrow(x)-ncol(x))
        h <- sqrt(s2*(1-rowSums((x %*% solve(t(x)%*%x))* x)))
        retv <- cbind(y, ans$fitted.values, ans$residuals, ans$residuals/h)
        colnames(retv) <- c("y","fitted","residual","std.residual")
        return(retv)
}


使用例

x <- matrix(c(	# 5ケース，3変数のデータ行列例（ファイルから読んでも良い）
	1, 6, 4,
	3, 2, 5,
	4, 3, 3,
	2, 1, 3,
	5, 4, 7,
	3, 4, 2
), byrow=TRUE, ncol=3)

y <- c(4, 2, 6, 5, 4, 3)

std.res(x, y)

出力結果例

  y   fitted   residual std.residual
1 4 3.469512  0.5304878    1.1790177
2 2 3.695122 -1.6951220   -1.0641738
3 6 4.567073  1.4329268    0.9432276
4 5 3.993902  1.0060976    0.8703883
5 4 3.682927  0.3170732    0.3939394
6 3 4.591463 -1.5914634   -1.1790177