Residual-анализ важен для понимания соответствия модели данным по нескольким причинам:

• Выявление ошибок. 4 Анализ помогает определить области, в которых модель работает плохо. 4
• Проверка предположений. 24 Многие методы регрессии основаны на предположениях, например о постоянной дисперсии и нормально распределённых ошибках. 4 Анализ остатков позволяет подтвердить или опровергнуть эти предположения. 4
• Выявление скрытых закономерностей. 1 Анализ может обнаружить скрытые паттерны, которые указывают на недостающие переменные или отношения. 1
• Идентификация отдельных наблюдений. 1 Некоторые из них требуют более тщательного изучения, так как могут искажать результаты. 1
• Руководство по улучшению модели. 14 Анализ остатков указывает, где модель может быть улучшена с помощью добавления переменных, преобразования данных или использования других методов моделирования. 4

Таким образом, residual-анализ позволяет глубже понять структуру и поведение данных, что важно для принятия обоснованных решений о совершенствовании модели. 1