1.3.4 A becslés sztenderd hibája

Az egyszerű lineáris regresszióhoz hasonlóan a többszörös lineáris regressziónak is van sztenderd becslési hibája, amelyet a következő képlettel számolhatunk ki (1.13. egyenlet):

σ_{X Y} = \sqrt{\frac{\sum {(Y - \overset{⌢}{Y})}^{2}}{n - p - 1}}

(1.13. egyenlet)

ahol p a független változók száma.

Többváltozós példánk becslésének sztenderd hibája szerepel az 1.20. R-eredményen is („residual standard error”), de természetesen külön is lekérhetjük az R program segítségével (1.28. R-forráskód).

modell<-summary(lm(elegedettseg~eletkor+fizetes))
print(modell$sigma,digits=3)

1.28. R-forráskód

 [1] 0.805

1.28. R-eredmény.

Tehát, ahogyan az az 1.28. R-eredményen is látszik, a becslés sztenderd hibája 0,805.

Münnich Á., Nagy Á., Abari K. (2006). Többváltozós statisztika pszichológus hallgatók számára. v1.1.