残差是 实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。在数理统计中，残差用于衡量模型预测值与实际值之间的偏离程度，反映了模型的拟合效果和误差情况。
具体来说，残差的计算公式为：
[ text{残差} = text{实际观察值} - text{估计值} ]
如果回归模型正确，残差可以被视为误差的观测值。残差分析有助于考察模型假设的合理性及数据的可靠性。
在回归分析中，残差通常服从正态分布 （ N（0, sigma^2） ），其中 （ sigma^2 ） 是残差的标准差。标准化残差是残差除以其标准差，通常服从标准正态分布 （ N（0, 1） ）。
残差平方和（RSS）是衡量模型拟合程度的一个指标，它表示所有样本点残差平方的总和。残差平方和越小，说明模型的拟合效果越好。
总结：
残差是实际观察值与估计值之间的差。
残差用于衡量模型的拟合效果和误差情况。
残差分析有助于考察模型假设的合理性及数据的可靠性。
残差通常服从正态分布 （ N（0, sigma^2） ），标准化残差服从标准正态分布 （ N（0, 1） ）。
残差平方和是衡量模型拟合程度的一个指标。
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本文概览：残差是 实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。在数理统计中，残差用于衡量模型预测值与实际值之间的偏离程度，反映了模型的拟合效果和误差情况。具体来说，残差的计算公式为：\[ \text{残差} = \text{实际观察值} - \text{估