الانحراف المعياري المتبقي (أو الخطأ المعياري المتبقي) هو مقياس يستخدم لتقييم مدى ملاءمة نموذج الانحدار الخطي للبيانات… لذلك ، باستخدام نموذج الانحدار الخطي للتقريب القيم الحقيقية لهذه النقاط ستؤدي إلى أخطاء أصغر من "المثال 1 ".
هل المتبقي هو نفسه الخطأ المعياري؟
يشار أيضًا إلى الانحراف المعياري المتبقي على أنه الانحراف المعياري للنقاط حول الخط المجهز أو الخطأ المعياري للتقدير.
هل الخطأ المعياري المتبقي هو نفسه خطأ الانحدار القياسي؟
يمكنك العثور على الخطأ المعياري للانحدار ، والمعروف أيضًا بالمعيار خطأالتقدير والخطأ المعياري المتبقي ، بالقرب من R-squared في good-of- قسم مناسب لمعظم المخرجات الإحصائية.يمنحك كلا المقياسين تقييمًا رقميًا لمدى ملاءمة النموذج لبيانات العينة.
هل سيجما الخطأ المعياري المتبقي؟
عادةً رقم ، والانحراف المعياري المقدر للأخطاء ("الانحراف المعياري المتبقي") لنماذج Gaussian ، والجذر التربيعي للانحراف المتبقي لكل درجة من الحرية في النماذج الأكثر عمومية. … وبالتالي ، من أجل ملاءمة الحدين أو بواسون GLMs ، سيجما حوالي 1
ماذا يعني الخطأ المعياري للمخلفات؟
يتم استخدام الخطأ المعياري المتبقي لقياس مدى ملاءمة نموذج الانحدار لمجموعة البيانات. بعبارات بسيطة ، يقيس الانحراف المعياري للبقايا في نموذج الانحدار . يتم حسابه على النحو التالي: الخطأ المعياري المتبقي=√Σ (y - ŷ) 2/ df.
