残差和随机误差有什么区别?

残差是模型预测值与实际观测值之间的差异，反映模型拟合的好坏；随机误差则是数据本身存在的不可控波动，由未知因素引起。

区别

残差：指模型预测值与真实值的具体差值，用于评估模型精度。计算时每个数据点都有一个对应残差，数量等于样本数。残差分析能帮助发现模型问题，比如异常值或偏差。残差大小受模型选择影响，改进模型后残差会变小。

随机误差：是数据测量或自然变化中的偶然偏差，无法完全消除。每次实验或观测都会产生新的随机误差，其大小和方向无规律。随机误差导致数据点围绕真实值波动，是统计推断必须考虑的因素。减少随机误差需要增加样本量或改进测量方法。