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在我的線性迴歸模型中,我有observed_values和predict_values。我要計算的絕對誤差的標準偏差值R.我認爲它是這樣的,但不知道:線性迴歸模型的絕對誤差的標準偏差
sd(abs(observed_values-predicted_values))
這是O.K.?有沒有某種功能?
在我的線性迴歸模型中,我有observed_values和predict_values。我要計算的絕對誤差的標準偏差值R.我認爲它是這樣的,但不知道:線性迴歸模型的絕對誤差的標準偏差
sd(abs(observed_values-predicted_values))
這是O.K.?有沒有某種功能?
假設你的線性模型擬合是lmfit
,你需要做的:
n <- length(lmfit$residuals) ## number of data/residuals
df.residual <- lmfit$df.residual ## residual degree of freedom
abs.residual <- abs(lmfit$residuals) ## absolute residuals
現在,樣本標準差sd(abs.residual)
是一個偏估計,因爲它假定在殘差n-1
自由度。而實際上,只有df.residual
自由度。所以我們需要做偏差校正:
sd(abs.residual) * sqrt((n-1)/df.residual)
是的,我從線性迴歸模型中獲得預測值。我應該如何使用殘餘自由度? –
好吧,我做了這個,因爲你不想經常訪問這個頁面。 –