Je stocke ça ici parce que je me prends la tête à chaque fois pour l'interprétation des résidus d'un modèle poissonnien. Issu de Cameron et Trivedi (1998; Regression analysis of count data. Econometric society monographs), page 141:
"For count data there is no one residual that has zero mean, constant variance, and symmetric distribution. This leads to several different residuals according to which of hese properties is felt to be the most desirable".

Et en l'occurrence, pour l'examen de l'hétéroscédasticité, on utilise les résidus de Pearson  (obs - th)/sqrt(th)
Ce résidu aura une moyenne nulle et sera homoscédastique, mais la distribution sera asymétrique.

Les résidus de déviance sont calculés par
d = signe(obs-th) sqrt(2*(obs*log(obs/th) - (obs-th)))
La somme de ces résidus donne la déviance. Donc on peut identifier les résidus qui contribuent le plus au mauvais ajustement.

Les résidus d'Anscombe est défini comme la transfo de y qui est la plus proche de la normalité:
a = 1.5*(obs^(2/3) - th^(2/3))/(th^(1/6))