Я хочу разложить сумму ошибок квадратов на ошибки отсутствия подгонки и чистой ошибки. Я использую библиотеку statsmodel.
model = sm.OLS(y, X)
res= model.fit()
Я знаю, как разложить общую сумму квадратов (res.centered_tss) на регрессию (res.ssr) и остаточную ошибку (res.ess).
Но я хочу разложить его на чистую ошибку и отсутствие соответствия. Мои данные имеют несколько значений y для каждого значения x, поэтому они идеально подходят для этого типа анализа. Как я могу сделать это в statsmodel.
Формула того, что я ищу.