Остаточное отклонение (разница между фактическими и прогнозируемыми значениями) является важным показателем качества модели регрессии, потому что позволяет определить точность модели. 1

Модель регрессии не идеальна и не может точно предсказать значение непрерывной переменной. 1 Она может предсказать только значения, которые ниже или выше фактического значения. 1 Остаточное отклонение позволяет оценить, насколько близко модель выполняет свои прогнозы: чем ближе остаток к нулю, тем лучше модель выполняет свои прогнозы. 1

Кроме того, остаточное отклонение помогает оценить влияние факторов, которые не учитываются в уравнении регрессии. 24 Чем меньше величина остаточного отклонения, тем меньше это влияние и тем лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным. 24