我有一个135种的数据集，6个生活史特征（响应）和2个环境变量（预测因子） . 我有兴趣使用Caper包进行pgls回归分析，以查看环境变量对每个生活史特征的影响 . 由于其中一个特征是女性体重，我计算了每个性状对女性体重的pgls回归，并使用多元回归中的后续残差来反对环境变量 . 为了检查回归诊断在针对体重的单变量特征回归中是否正常，我使用了plot.pgls（） . 这些图表显示存在一些异常值 . 在一些在Caper中使用pgls的论文中，学生化残差> 3的数据点被排除在异常值之外 .
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有人可以帮我弄清楚如何从Caper中的pgls回归中计算出学生化的残差吗？
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pgls回归给出了系统发育和非系统发育残差 . 计算出哪些是学生化残差？
谢谢你的时间和帮助，pb
1 回答
我最近遇到了这个网站，其中有一个详细的例子，说明如何从Caper中的pgls（）计算标准化残差并诊断异常值 . http://www.anthrotree.info/wiki/pages/w5j9m8/7.5.html
PBA