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。我要计算的绝对误差的标准偏差值R.我认为它是这样的，但不知道：

sd(abs(observed_values-predicted_values)) 

这是O.K.？有没有某种功能？

Answer 1

假设你的线性模型拟合是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 

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

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