残差图怎么判断方差齐性
残差的方差为常数是指在线性回归模型中，残差的方差不会随着自变量的变化而发生变化，即具有恒定的方差。这种现象称为同方差性。
判断残差的方差为常数可以采用以下两种方法：
1. 图形判断法：通过绘制残差与拟合值的散点图，观察残差的分布是否随着拟合值的变化而发生变化。如果残差的方差在不同的拟合值范围内变化不大，那么残差的方差可以认为是常数。
2. 统计判断法：使用残差图和Q-Q图来检查残差是否服从正态分布，如果残差符合正态分布，那么残差的方差也可以认为是常数。
此外，还可以使用Bartlett检验和Levene检验来检验残差方差是否为常数。如果检验结果的p值大于显著性水平，就可以认为残差方差是常数。
需要注意的是，当样本量较小时，判断残差的方差是否为常数可能会出现一定的误差。此时应该采取更加谨慎的判断方法。
要判断残差的方差是否为常数，可以采用残差图的方法。首先，根据线性回归得到的模型，计算出残差（实际值与预测值之差）；
然后，绘制出残差图，观察残差在自变量取值范围内是否随机分布且呈现出相同的方差，若呈现出相同的方差则表示残差的方差为常数。若呈现出不同的方差则需要重新考虑模型的可靠性。
残差方差不一定是常数；对于模型的稳定性和精度而言，大多数情况下残差方差是常数，方差不等于常数可能表明模型存在非线性、偏离等问题，甚至可能涉及到特异方差；
在样本设计之后，可以通过残差图、Q-Q图等方法进行判断，直观简单易懂，也可以借助假设检验等统计方法进行检验
我们可以通过以下方法来判断残差的方差是否为常数：
1. 绘制残差图：将模型的残差（即预测值与真实值之间的差异）绘制成散点图，横坐标为预测值，纵坐标为残差。如果残差图呈现出没有明显规律的分散分布，那么可以认为残差的方差为常数。
2. 绘制残差与预测值的关系图：将残差绝对值与预测值绘制成散点图，横坐标为预测值，纵坐标为残差绝对值。如果残差与预测值之间没有明显的关系，那么可以认为残差的方差为常数。
3. 利用统计方法：可以使用方差齐性检验来判断残差的方差是否为常数。常用的方法有Bartlett检验、Levene检验和F检验等。
当然，以上方法并不能完全保证残差的方差为常数，但可以用作初步判断。如果残差的方差不是常数，我们可以通过调整模型或使用加权回归等方法来解决问题。
