Дисперсия остатков регрессии вычисляется как:
где
- дисперсия ошибок модели
H - проекционная матрица (hat matrix)
Дисперсия i-го остатка:
- рычаг проекционной матрицы H
Стандартное отклонение i-го остатка:
где
2, - оценка дисперсии ошибок, вычисляемая по формуле:
, n - число наблюдений; m - число параметров модели; ei - остатки регрессии.
В качестве несмещенной оценки дисперсии ошибок может быть также использована среднеквадратическая ошибка модели (Mean Squared Error)
Тогда
Связанные определения:
DFFITS
Остатки Пирсона
Остатки регрессии
Проекционная матрица
Расстояние Кука
Среднеквадратическая ошибка модели
Стандартизованные остатки
Стьюдентизированные остатки
Стьюдентизированные удаленные остатки
Удаленные остатки