Какие преимущества и недостатки имеет использование средней ошибки аппроксимации для оценки точности моделей регрессии?

Преимущества использования средней ошибки аппроксимации для оценки точности моделей регрессии:

• показывает, на сколько процентов в среднем эмпирические значения отличаются от значений, вычисленных по уравнению регрессии; 1
• чем меньше средняя ошибка аппроксимации, тем лучше модель описывает исходные данные. 34

Недостатки:

• регрессионная модель чувствительна к «выбросам» — единичным точкам, которые далеки от регрессионной прямой. 1 Подобные «выбросы» необоснованно увеличивают общую погрешность и искажают итоговые результаты. 1

Таким образом, при использовании средней ошибки аппроксимации важно учитывать, что аномальные значения нужно исключить из рассмотрения, чтобы достичь более однородного состава совокупности. 1