误差与残差有何区别？

Question

如题所述

Answer 1

误差和残差的区别是将残差看作误差的观测值。特征区别如下：

特征区别：

1、随机误差即使测试系统的灵敏度足够高，在相同的测量条件下，对同一量值进行多次等精度测量时。仍会有各种偶然的，无法预测的不确定因素干扰而产生测量误差，其绝对值和符号均不可预知。

2、残差在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。（δ-残差的均值）/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0，1)。

扩展资料   

误差是测量测得的量值减去参考量值。测得的量值简称测得值，,代表测量结果的量值。所谓参考量值，一般由量的真值或约定量值来表示。 对于测量而言，人们往往把一个量在被观测时，其本身所具有的真实大小认为是被测量的真值。

实际上，它是一个理想的概念。因为只有“当某量被完善地确定并能排除所有测量上的缺陷时，通过测量所得到的量值”才是量的真值。从测量的角度来说，难以做到这一点,因此，一般说来，真值不可能确切获知。

残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话， 我们可以将残差看作误差的观测值。

它应符合模型的假设条件，且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息，来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。

参考资料：百度百科-误差残差

Answer 2

误差指的是测量值或者模型预测值与真实值之间的差异，用来反映数据的精度；而残差则是回归分析中指实际观测值和预测值之间的差异，是用来评估回归模型的拟合程度。
具体来说，误差通常是指数据中存在的全部不可避免的差异，包括随机误差和系统误差；而残差则是指回归分析中回归线与实际观测值之间的差异，也就是测试结果与实际值之间的差异。残差可以用来检查回归模型是否合适，如果残差的方差较小，则说明模型对数据的拟合程度较好；如果残差的方差较大，则说明模型的拟合程度不够好。
总的来说，误差是一个更加普遍的概念，常常用于描述各种类型的数据；而残差则是用于回归分析中的一个特定概念，用于衡量回归模型的拟合效果。