Остатки регрессии

Остатки регрессии - это разности между наблюдаемыми значениями и значениями, предсказанными изучаемой регрессионной моделью. 

Чем лучше регрессионная модель согласуется с данными, тем меньше величина остатков. i-ый остаток () вычисляется как: 

где 

 - наблюдаемое значение; 

 - соответствующее предсказанное значение.

В терминах матриц можно записать также:

где H - проекционная матрица (hat matrix)

Дисперсия остатков: 

где - дисперсия ошибок модели

Дисперсия i-го остатка: 

Стандартное отклонение i-го остатка: 

Связанные определения:
DFFITS
Дисперсия остатков регрессии
Остатки Пирсона
Проекционная матрица
Расстояние Кука
Среднеквадратическая ошибка модели
Стандартизованные остатки
Стьюдентизированные остатки
Стьюдентизированные удаленные остатки
Удаленные остатки