Вопросы к Поиску с Алисой
Остаточное отклонение (разница между фактическими и прогнозируемыми значениями) является важным показателем качества модели регрессии, потому что позволяет определить точность модели. www.freecodecamp.org
Модель регрессии не идеальна и не может точно предсказать значение непрерывной переменной. www.freecodecamp.org Она может предсказать только значения, которые ниже или выше фактического значения. www.freecodecamp.org Остаточное отклонение позволяет оценить, насколько близко модель выполняет свои прогнозы: чем ближе остаток к нулю, тем лучше модель выполняет свои прогнозы. www.freecodecamp.org
Кроме того, остаточное отклонение помогает оценить влияние факторов, которые не учитываются в уравнении регрессии. edu.study.tusur.ru study.urfu.ru Чем меньше величина остаточного отклонения, тем меньше это влияние и тем лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным. edu.study.tusur.ru study.urfu.ru