Ⅰ 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。它反映了坦手隐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（resial）是两个相近但有区别的概念，二者均是统计让厅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薯蚂确。
4、误差与测量有关，残差与预测有关。
以上内容参考：网络-残差
Ⅱ 误差和残差是一个意思吗
误差与残差,这两个概念在某程度上具有很大的相似性,都是衡量不确定性的指标,可是两者又存在区别.
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.误差分为两类：系统误差与随机误差.其中,系统误差与测量方案有关,通过改进测量方案可以宴隐亮避免系统误差.随机误差与晌宽观测者,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.
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.残差与数据本身的分布特性,回归携洞方程的选择有关.
Ⅲ 计量经济学残差什么意思
在计量经济学中，残弊郑差是指段液实租燃颂际观察值与通过回归模型等得出的估计值（拟合值）之间的差。
一般线性模型用ols估计，要求残差和为0。
Ⅳ 数学中的残差是什么意思
在回归分析脊派仿中，测定值与按回归方程预樱纤测的值之差，以δ表羡正示。简单的说，残差也就是指实际观察值与回归估计值的差。
Ⅳ 残差是什么意思
所谓蠢灶残差是指实际观察隐辩值与回归估计灶档缺值的差
Ⅵ 残差是什么意思
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。
有多少对数据，就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。
拓展资料：
普通残差
设线性回归模型为
。
这解释了帽子矩阵与残差的关系，因为残差可帆颤察以通过帽子矩阵与真实值得出。
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）/残态茄差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0，1)。实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归直线拟合。
显然，有多少对数据，就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。
残差分析（resial analysis）就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰 。用于分析模型的假定正确与否的方法。所谓残差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差，即是实际观察值与回归估计值的差。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)。实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将洞侍其判为异常实验点，不参与回归线拟合。显然，有多少对数据，就有多少个残差。
Ⅶ minitab中的存储残差是啥意思
所谓残差，就是对变量（X）和响应值（Y）散芦进行回归后，出现一个回归公式。残差友渣（Z1）=响冲告带应值（Y1）-通过回归方程计算出来的响应值（Y1·）。不懂再问吧。
Ⅷ 误差与残差是一个意思吗
1、误差与测量有关，残差与预测有关。
2、误差大小搏睁可以衡量测量的准确性，残差大小可以衡基兆岁量预测的准确性。
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、误差分为两类：系统误差与随机误差。其中，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。残差与数据本身的分布特性，回归方程的选择有关。
(8)存储残差的意思扩展阅读：
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，猜誉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。
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)。
实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归直线拟合。
Ⅸ 在测量中常用到的一个名词“残差” 是什么意思
残差是真实值-估计值
Ⅹ amos里的残差值是什么意思
残差是真实值-估计值，估计值是通过建立模型，对参数估计之后,利用估计出的参数，带回到模型，然后再把自变量代入，求出的Y，这个时候就是估计值,残差反映的是模型的拟合程度的好坏。
扩展内容:
在回归分析中，测定氏陵值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从常态分配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*遵从标准常态分配N(0，1)。实验点运友的标准化残差落在(-2，2)区间以外的机率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归直线拟合。
显然，有多少对数据，就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。
为了更深入地研究某一自变数与因变数的关系，人们还引进了偏残差。此外， 还有学生化残差、预测残差等。以某种残差为纵坐标，其它变数为横坐标作散点图，即残差图 ，它是残差分析的重要方法之一。通常横坐标的选择有三种：
(1) 因变数的拟合值；
(2)自变数；
(3)当因变数的观测值为一时间序列时，横坐标可取观测时间或观测序号。
残差图的分布趋势可以帮助判明所拟合的线性模型是否满足有关假设。如残差是否近似常态分配、是否方差齐次，变数间是否有其它非线性关系及是否还有重要自变数未进入模型等。.当判明有某种假设条件欠缺时， 进一步的问题就是加以校正或补救。需分析具体情歼悄戚况，探索合适的校正方案，如非线性处理，引入新自变数，或考察误差是否有自相关性。
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