1, 정의: 애륜 분산은 회귀 분석에서 실제 관찰과 회귀선의 차이로 계산된 예측 오차의 분산입니다. 애륜 편차는 회귀 모델의 추정 매개변수와 전체 매개변수 간의 편차로, 모델 자체의 불확실성을 연구합니다.

2. 사용법: 애륜 분산은 해석 변수와 회귀 모형 추정 사이의 평균 편차입니다. 애륜 분산이 작을수록 회귀 모형의 맞춤 정도가 좋아질수록 관찰의 예측 오차가 작아집니다. 애륜 편차는 추정값의 신뢰성을 평가하는 데 사용됩니다. Allen 편차가 작을수록 회귀 모형의 추정 매개변수와 전체 매개변수의 편차가 작을수록 전체 매개변수의 추정이 더 정확해집니다.