线性回归模型的绝对误差的标准偏差

Question

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

sd(abs(observed_values-predicted_values))

这是O.K.？那有什么功能吗？

Answer 1

假设你的线性模型拟合为lmfit，你需要这样做：

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)是一个有偏差的估计，因为它假设残差的n-1自由度。事实上，只有df.residual自由度。所以我们需要进行偏差校正：

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