SMA(RMA)回归中的残差

时间:2018-12-13 18:15:57

标签: r regression data-fitting

为了研究异形关系(质量与人口增长率),我对计算变量之间的SMA(也称为RMA)回归感兴趣。波纹管来自Warton等。论文(Allometry的双变量线拟合方法,2006年)描述了OLS,MA和SMA回归之间的差异。

为进一步分析,我想根据sma回归计算残差。对于OLS,它们是:res <- y - a + b*x(垂直虚线的长度),但对于SMA(倾斜虚线的长度)来说,显得更加棘手。

Differences between regression types

我使用了在“ smatr” R包中找到的方程式,并将其写为:

x2 <- ((y + b*x) - a) / (2*b) # x values of fitted points
y2 <- a + b * x2 # y value using the fitted parameters
res <- sqrt((x-x2)^2 + (y-y2)^2) # Pythagorean theorem

其中x和y是观测变量,a和b是估计的sma参数。

我认为它可行,但是我不知道第一个等式的来源。有什么解释吗?

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