Самозагрузка остатков линейной модели

Question

Предположим, я хочу оценить добротность линейной модели до и после исключения ковариат и хочу реализовать какую-то процедуру начальной загрузки.

Я попытался загрузить сумму остатков обеих моделей изатем я применил критерий Колмогорова-Смирнова, чтобы оценить, являются ли эти два распределения одинаковыми.

Минимальный рабочий код:

lm.statistic.resid <- function(data,i){
    d<-data[i,]

    r.gressor <- colnames(data)[1]
    c.variates <- colnames(data)[-1]

    lm.boot <- lm(data=d)

    out <- sum(resid(lm.boot))

    return(out)
}

df.restricted <- mtcars[ , names(mtcars) != c("wt")]

classical.lm  <- lm(mtcars)
restricted.lm  <- lm(df.restricted)

boot.regression.full = boot(df,
                        statistic=lm.statistic.resid,
                        R=1000)

boot.regression.restricted = boot(df.restricted,
                        statistic=lm.statistic.resid,
                        R=1000)
x <- boot.regression.restricted$t
y <- boot.regression.full$t

ks.test(x,y)

Однако я получаю один и тот же результат как при удалении wt (что статистически значимо), так и am (чего нет).

В случае удаления wt .

следует ожидать меньшего значения p.