残差是什么意思

残差是因变量的观测值与根据估计的回归方程求出的预测值之差，用e表示。它反映了用估计的回归方程去预测观测值而引起的误差。

误差（error）和残差（residual）是两个相近但有区别的概念，二者均是统计样本中某一元素的观测值与其“真值”（未必可直接观测得到）之间的离差的度量。

残差和误差的区别：

1、误差是观测值与总体均值的偏差，而残差是观测值与样本均值的偏差。

2、误差大小可以衡量测量的准确性，残差大小可以衡量预测的准确性。

3、误差越大则表示测量越不准确，残差越大表示预测越不准确。

4、误差与测量有关，残差与预测有关。

以上内容参考：百度百科-残差

一、不同点

1.定义不同

误差:观测值与真实值的偏离。

残差:观测值与拟合值的偏离。

2.作用不同

误差与测量有关，误差大小可以衡量测量的准确性，误差越大则表示测量越不准确。

残差与预测有关，残差大小可以衡量预测的准确性。残差越大表示预测越不准确。

二、相同点

都是衡量不确定性的指标。

扩展资料：

误差分为两类：系统误差与随机误差。系统误差与测量方案有关，通过改进测量方案可以避免系统误差。随机误差与观测者，测量工具，被观测物体的性质有关，只能尽量减小，却不能避免。

误差大,由异常值引起.表明数据可能有严重的测量错误或者所选模型不合适,残差大,表明样本不具代表性,也有可能由特征值引起。

反正要看一个模型是否合适,看误差要看所取样本是否合适,看残差。

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