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--- regression [2026/05/26 22:11] – [잔차의 (나머지의) 표준편차 (standard deviation of residual)] hkimscil
+++ regression [2026/05/26 22:23] (current) – [잔차의 (나머지의) 표준편차 (standard deviation of residual)] hkimscil
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 따라서 $\text{Total variablity of Y = Explained variablility + Unexplained variability} $  라고 표현할 수 있다.
-$SS_{unexplained} = \sum (Y_i-\hat {Y})^2$ 의 값에 df 값인 (N-2) 을 나누어 준 후 루트를 씌워 준 값을 __추정치에 대한 표준 편차__라고 부르며 이 값을 제곱한 값을 __잔여 변량 (residual variance)__ 혹은 __오차 변량(error variance)__이라고 부른다
+$SS_{unexplained} = \sum (Y_i-\hat {Y})^2$ 의 값에 df 값인 (N-2) 을 나누어 준 후 루트를 씌워 준 값을 __나머지의 (잔차의) 표준 편차__라고 부르며 이 값을 제곱한 값을 __잔여 변량 (residual variance)__ 혹은 __오차 변량(error variance)__이라고 부른다. 많은 경우에 이를 residual standard error (RSE, 혹은 RMSE) 라고 부른다.
+  * RSE residual standard error
+  * RMSE root mean square error
+  * standard deviation of the residual
 이에 대한 부연설명은 아래에서 다시 하도록 하겠다.