L'écart-type résiduel est une mesure statistique qui quantifie la dispersion des points de données autour d'une droite de régression. Également appelé erreur type de l'estimation, il représente la distance moyenne entre les valeurs observées réelles et les valeurs prédites par un modèle statistique. Il sert essentiellement d'indicateur de qualité de l'ajustement pour évaluer avec quelle précision un modèle décrit la relation entre les variables.
Pour déterminer cette valeur, on calcule d'abord les résidus, qui correspondent aux différences entre les points de données observés et les valeurs prédites générées par la droite de régression. Une fois ces résidus identifiés, ils sont intégrés dans une formule spécifique pour calculer l'écart-type. Un écart-type résiduel plus faible par rapport à l'écart-type de l'échantillon indique que le modèle est hautement prédictif et utile pour l'analyse.
Par exemple, si vous analysez des données de coûts historiques, vous pourriez utiliser cette mesure pour observer dans quelle mesure les coûts réels varient par rapport à la moyenne prédite par votre modèle. En comparant la dispersion de ces résidus, vous pouvez évaluer la fiabilité de votre analyse de régression. Cette technique est fréquemment utilisée dans l'analyse de régression et l'analyse de la variance pour déterminer les limites de quantification ou pour valider le pouvoir prédictif d'un modèle.