Для расчета стандартизованных остатков в R вы можете использовать различные методы в зависимости от статистической модели, с которой вы работаете. Вот несколько распространенных методов с соответствующими примерами кода:

1. Линейная регрессия.
   Если вы работаете с моделью линейной регрессии, вы можете рассчитать стандартизированные остатки с помощью функции rstandard()из statsпакет.

   # Fit a linear regression model
   model <- lm(y ~ x1 + x2, data = your_data)
   # Calculate standardized residuals
   standardized_resid <- rstandard(model)

2. Обобщенные линейные модели (GLM):
   Для GLM, таких как логистическая регрессия или регрессия Пуассона, вы можете использовать функцию residuals()с последующей стандартизацией вручную.

   # Fit a generalized linear model
   model <- glm(y ~ x1 + x2, data = your_data, family = binomial)
   # Calculate residuals
   residuals <- residuals(model)
   # Standardize residuals
   standardized_resid <- scale(residuals)

3. Модели со смешанными эффектами.
   Если вы работаете с моделями со смешанными эффектами, вы можете использовать функцию ranef()из пакета lme4для извлечения случайные эффекты, а затем вручную рассчитать стандартизованные остатки.

   # Fit a mixed effects model
   model <- lmer(y ~ x1 + x2 + (1 | group), data = your_data)
   # Extract random effects
   random_effects <- ranef(model)$group
   # Calculate residuals
   residuals <- residuals(model)$residuals
   # Calculate standardized residuals
   standardized_resid <- residuals / attr(random_effects, "stddev")

Это всего лишь несколько примеров расчета стандартизированных остатков в R, в зависимости от типа статистической модели, с которой вы работаете. Не забудьте заменить «your_data», «y», «x1», «x2» и «group» фактическими данными и именами переменных.