线性回归模型绝对误差的标准差

Question

在我的线性回归模型中，我有 observed_values 和 predicted_values。我想计算R中绝对误差值的标准差。我认为是这样的，但不确定：

sd(abs(observed_values-predicted_values))

这是O.K吗？有某种功能吗？

Answer 1

假设你的线性模型拟合是lmfit，你需要做：

n <- length(lmfit$residuals)  ## number of data / residuals
df.residual <- lmfit$df.residual  ## residual degree of freedom
abs.residual <- abs(lmfit$residuals)  ## absolute residuals

现在，样本标准差 sd(abs.residual) 是一个有偏估计，因为它假定残差中有 n-1 个自由度。而实际上，只有df.residual个自由度。所以我们需要做偏差校正：

sd(abs.residual) * sqrt((n-1) / df.residual)

线性回归模型绝对误差的标准差

The standard deviation of the absolute error for a linear regression model

r

regression

linear-regression

lm