10.15.1　基于得分组的平滑残差分布图：EDA模型与非EDA模型对比

我们为非EDA模型制作了基于得分组的平滑残差散点图，见图10.14。根据一般关联性检验结果，这幅图不是零散点图。所以，这个非EDA模型的预测质量整体上是不够好的。

图10.14　非EDA（FD2_OPEN、MOS_OPEN）模型的得分组平滑残差散点图

在零线之下的右下角，有5个平滑点（分别标以I，II，III，IV，V）形成了一个局部形态。这5个平滑点表明，对这5个得分组中的个体的预测一般会出现正偏差。也就是说，TXN_ADD预测值倾向于比TXN_ADD实际值更大。在图的上部有一个标注VI的平滑点，表明有一组具有负的平均偏差。也就是说，其TXN_ADD预测值倾向于比TXN_ADD实际值更小。

用非EDA模型制作的基于得分组的平滑预测与实际值散点图，其描述统计量如下：平滑残差的最小值、最大值和区间分别为-0.33，0.29和0.62，平滑残差的标准差是0.167。

对比EDA模型和非EDA模型的残差，EDA模型的平滑残差（预测误差）更小。EDA模型平滑残差极差明显比非EDA模型更小：小了32.3%（=（0.62-0.42）/0.62）。EDA平滑残差的标准差也明显更小：小了25.7%（=（0.167-0.124）/0.167）。这说明该EDA模型的预测质量更好。