मॉडल विभेदन आव्यूह কী?

आँकड़ों से मॉडल का एक रैखिक अनुमान $\mathbf m_\varepsilon = \mathsf H_\varepsilon \mathbf d$ के लिए, जहाँ मॉडल $\mathbf m$ है और आँकड़े $\mathbf d = \mathsf G\mathbf m + \mathbf e$, मॉडल विभेदन आव्यूह होता है, $\mathsf R = \mathsf H_\varepsilon\mathsf G$, ताकि

अवमंदित न्यूनतम वर्ग के लिए $\mathsf R = (\mathsf N + \varepsilon^2\mathsf I)^{-1} \mathsf N$ है। पंक्ति $j$ (जो $\mathsf R$ की है) दिखाती है कि प्राचल $j$ का अनुमान सच्चे प्राचलों को कैसे औसत करता है; $\mathsf R = \mathsf I$ का अर्थ है पूर्ण विभेदन।