Re: Fórmula detrás de los residuos estudentizados externamenteParece que JMP usa la fórmula aquí, que es ligeramente diferente a la suya, y para tamaños de muestra más pequeños puede ser marcadamente diferente.
https://online.stat.psu.edu/stat462/node/247/
Re: Fórmula detrás de los residuos estudentizados externamenteAl publicar lo anterior, varios de mis colegas discutieron de un lado a otro y se sugirió considerar n el recuento de jackknifed y no el recuento total de filas, por lo que n era de hecho n-1. Un poco vergonzoso, esto resuelve el problema por completo, ya que el numerador en la última fórmula se convierte en N Row()-2 y el denominador se convierte en N Row()-1-Stud.Res.Calc^2.
En lugar de eliminar esta publicación, dejaré que permanezca para otros que necesiten calcular estos residuos manualmente.
Editar: Veo que esto confirma la respuesta anterior, que acepto con gratitud como la solución. Gracias.
Re: Fórmula detrás de los residuos estudentizados externamenteMe alegro de ayudar... Me di cuenta además, que las fórmulas son en realidad las mismas. En el tuyo, p = número de parámetros (p=1 ya que estás estimando el intercepto). En la referencia que proporcioné, k=0 ya que k es el número de predictores . Entonces, si sustituye p=k+1 en su referencia, el resultado es el mismo que mi referencia.
Re: Fórmula detrás de los residuos estudentizados externamenteExactamente. Probablemente podría haberme ahorrado la molestia de escribir una publicación si hubiera creado mi fórmula con p incluida como una variable de tabla, ya que lo más probable es que hubiera presionado p = 1 por accidente al probar la fórmula. Por lo general, no contaría la intercepción como predictor, pero eso depende de mí.
Fórmula detrás de los residuos estudentizados externamenteEstoy tratando de calcular los residuales estudiantilizados externamente (residuales jackknife si lo desea) manualmente, es decir, replicar los resultados que ya están disponibles en el menú "Guardar columnas" en la plataforma "Ajustar menos cuadrados".
La documentación para JMP 17 no enumera qué fórmula se usa detrás de escena, pero se supone que seguiría la literatura, como ch7.pdf (jhsph.edu) (Vea también la captura de pantalla adjunta del capítulo para obtener contexto). La documentación en línea ( https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/#page/jmp/row-diagnostics.shtml#ww694286) afirma erróneamente que solo se pueden guardar los residuos estudentizados, no los estudentizados externamente; esto podría necesitar una revisión.
He estado probando la forma "fácil" desde arriba, pero no puedo llegar exactamente al mismo resultado que JMP; dependiendo del conjunto de datos, puedo obtener una precisión decimal de 4-5, pero en otros resultados ya difieren en el primer dígito, que me preocupa. ¿Alguien puede dar más detalles sobre cómo JMP calcula los residuos estudentizados externamente? Reuní un conjunto de datos simple y agregué un modelo de regresión que se puede usar para extraer residuos (sin factores fijos, es decir, p = 0). La fórmula anterior también requiere la extracción de HATS, por lo que también se guardan como una columna (aunque puedo calcularlos manualmente). Como muestra el archivo, todo coincide bien al calcular los residuos y los residuos estudentizados internamente, pero no puedo hacer que los residuos estudentizados externamente coincidan 
Fórmulas en columnas:
Una nota al margen: ¿Podría considerarse permitir que JMP también guarde los límites para los residuos estudentizados? Estos los puedo calcular manualmente, pero es una molestia hacer un seguimiento de los factores y los grados de libertad manualmente. Sería genial poder guardar estos límites como una columna.
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