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我有一个包含135种6个生命历史特征（响应）和2个环境变量（预测变量）的数据集。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命历史特征的影响。作为女性体重的特征之一，我计算了每个特征对女性体重的pgls回归，并用多变量回归中的后续残差与环境变量进行比较。为了检查回归诊断对体重的单变量特征回归是否正常，我使用了plot.pgls（）。这些情节表明存在一些异常值。在一些在Caper中使用pgls的论文中，残差大于3的数据点被排除为异常值。如何在Caper R软件包中从pgls（）中获得学生化残差
- 有人可以帮我弄清楚如何计算caper中pgls回归的学生残差？
- pgls回归给出了系统发生和非系统发生的残差。这些中的哪一个是学生残差计算的？
谢谢您的时间和帮助， PB
你能否把一个小的，可重复的例子？ – 2015-02-08 15:06:41