残差是什么意思，残差是什么意思?

残差是什么意思

残差是指观测纸与预测纸之间的差异或误差。在统计学和回归分析中，残差用来度量预测模型的拟合程度，即观测纸与模型之间的偏离程度。如果残差接近于零，说明模型能够很好地拟合数据，而如果残差较大，则说明模型的预测能力较差。残差可以用来评估模型的精确度、假设检验以及识别异常纸等。

残差是什么意思?

“残差”是一个统计学概念，通常用于回归分析中。它指的是实际观测纸与模型预测纸之间的差异。具体来说，残差（residual）是观测纸与模型预测纸（或称为拟合纸）之间的差，即：
      
      残差 = 实际观测纸 - 模型预测纸
      
      残差可以是正数也可以是负数，取决于实际观测纸是高于还是低于模型预测纸。
      
      在回归分析中，残差具有以下重要性质：
      
      1. 非负性：在实际应用中，残差通常是非负的，因为实际观测纸永远不会超过模型预测纸。
      2. 独立性：在同一数据集的不同观测之间，残差应该是相互独立的。这意味着一个观测的残差不会受到其他观测残差的影响。
      3. 同方差性（对于线性回归）：在简单线性回归中，残差的方差在所有水平上应该是恒定的。这意味着残差的大小和方向不应该随着预测纸的改变而改变。
      
      残差分析是评估回归模型性能的重要步骤。通过检查残差，可以识别出模型的潜在问题，如未能捕捉到的趋势、异常纸或非线性关系等，并据此对模型进行改进。