Esto parece una pregunta similar y no obtuvo muchas respuestas.
Omitiendo pruebas como la D de Cook, y solo mirando los residuos como grupo, estoy interesado en cómo otros usan los residuos al evaluar la bondad de ajuste. Yo uso los residuos en bruto:
- en un gráfico QQ, para evaluar la normalidad
- en un diagrama de dispersión de versus residuos, para la verificación del globo ocular de (a) hetereoscedasticidad y (b) autocorrelación en serie.
Para trazar frente a los residuales para examinar los valores de donde pueden ocurrir valores atípicos, prefiero usar los residuales estudiados . El motivo de mi preferencia es que permite ver fácilmente qué residuos con qué valores de son problemáticos, aunque los residuos estandarizados proporcionan un resultado extremadamente similar. Mi teoría sobre la que se usa es que depende de a qué universidad asistió.y y
¿Es esto similar a cómo otros usan residuos? ¿Otros usan este número de gráficos en combinación con estadísticas resumidas?