
| Begriff | Beschreibung |
|---|---|
![]() | angepasster Wert |
| xk | k-ter Term. Jeder Term kann ein einzelner Prädiktor, ein Polynomialterm oder ein Wechselwirkungsterm sein. |
| bk | Schätzwert des k-ten Regressionskoeffizienten |
Der Standardfehler des angepassten Werts in einem Regressionsmodell mit einem Prädiktor wird wie folgt ausgedrückt:

Der Standardfehler des angepassten Werts in einem Regressionsmodell mit mehreren Prädiktoren wird wie folgt ausgedrückt:

Fügen Sie für die gewichtete Regression die Gewichtsmatrix in die Gleichung ein:

Wenn die Daten über einen Testdatensatz oder eine K-Falten-Kreuzvalidierung verfügen, sind die Formeln identisch. Der Wert von s2 stammt aus den Trainingsdaten. Die Designmatrix und die Gewichtsmatrix stammen ebenfalls aus den Trainingsdaten.
| Begriff | Beschreibung |
|---|---|
| s2 | mean square error |
| n | number of observations |
| x0 | new value of the predictor |
![]() | mean of the predictor |
| xi | i-ter predictor value |
| x0 | vector of values that produce the fitted values, one for each column in the design matrix, beginning with a 1 for the constant term |
| X =0 | transpose of the new vector of predictor values |
| X | design matrix |
| W | weight matrix |

| Begriff | Beschreibung |
|---|---|
| ei | i-tes Residuum |
| i-ter beobachteter Wert der Antwortvariablen |
| i-ter angepasster Wert der Antwortvariablen |
Standardisierte Residuen werden auch als intern studentisierte Residuen bezeichnet.

| Begriff | Beschreibung |
|---|---|
| ei | i-tes Residuum |
| hi | i-tes Diagonalelement von X(X'X)–1X' |
| s2 | mittleres Fehlerquadrat |
| X | Designmatrix |
| X' | transponierte Designmatrix |
Diese werden auch als extern studentisierte Residuen bezeichnet. Die Formel lautet wie folgt:

Die Formel kann auch wie folgt ausgedrückt werden:

In dem Modell, mit dem die i-te Beobachtung geschätzt wird, wird die i-te Beobachtung aus dem Datensatz entfernt. Daher kann die i-te Beobachtung den Schätzwert nicht beeinflussen. Jedes entfernte Residuum hat eine Student-t-Verteilung mit
Freiheitsgraden.
| Begriff | Beschreibung |
|---|---|
| ei | i-tes Residuum |
| s(i)2 | mittlerer quadrierter Fehler, der ohne die i-te Beobachtung berechnet wurde |
| hi | i-tes Diagonalelement von X(X'X)–1X' |
| n | Anzahl der Beobachtungen |
| p | Anzahl der Terme, einschließlich der Konstanten |
| SSE | Summe der Quadrate für Fehler |