发布网友 发布时间:2024-10-20 13:37
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热心网友 时间:2024-11-20 03:38
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
热心网友 时间:2024-11-20 03:36
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。