残差与数据顺序图中的图形趋势表明误差不是独立的。此指示可能严重影响分析的结论,因此应该至少考虑以下一种补救措施:

·    由于误差的非独立性往往难以修正,因此如果要进行设计的试验,应该尽量通过随机化运行以防止出现这种问题。

·    向模型中添加时间效应以消除误差项的相关。例如,正在查看几个月期间的日收入。添加表示一周中某天的因子会消除误差项中的非独立性。

·    考虑时间序列过程(如 ARIMA)以解决误差项中的自相关。

 

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