标准误差和残差的区别?

标准误差是衡量样本均值与总体均值差异的指标，反映估计的精确度；残差是实际观测值与模型预测值之间的差距，表示模型拟合的好坏。

区别

标准误差：标准误差关注的是统计估计的可靠性，比如多次抽样时样本均值的波动情况。它通过样本数据计算，用于推断总体参数的范围。数值越小，说明估计越精确。例如，测量身高时，标准误差小意味着样本均值接近真实平均身高。

残差：残差是单个数据点的误差，反映模型对每个观测值的拟合程度。它等于实际值减去预测值，用于检查模型是否存在偏差或异常点。残差大说明模型对某些数据的预测不准确，需要调整模型或数据。例如，预测房价时，残差大意味着模型对某套房子的估价与实际售价相差较大。