误差和残差区别是什么？

误差和残差的区别如下：

一、定义上区别：

1、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。

2、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。

二、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。

1、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。

2、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。

三、主要特征的区别：

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)。

测量值与真值之差异称为误差。测量时，由于各种因素会造成少许的误差，这些因素必须去了解，并有效的解决，方可使整个测量过程中误差减至最少。

测量时，造成误差的主要有系统误差和随机误差，而系统误差有下列情况:视差、刻度误差、磨耗误差、接触力误差、挠曲误差、余弦误差、阿贝(Abbe) 误差、热变形误差等。系统误差的大小在测量过程中是不变的，可以用计算或实验方法求得，即是可以预测，并且可以修正或调整使其减少。

残差有多种形式，上述为普通残差。为了更深入地研究某一自变量与因变量的关系，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，其它变量为横坐标作散点图，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) 因变量的拟合值；

(2)自变量；

(3)当因变量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。

误差与偏差、准确度与精密度的区别和联系是什么？

标准误差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。

区别：

①概念不同；

标准误差是描述观察值（个体值）之间的变异程度；

标准误是描述样本均数的抽样误差；

②用途不同；

标准误差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。

标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。

③它们与样本含量的关系不同：当样本含量 n 足够大时，标准误差趋向稳定；

而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 .联系：标准误差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误

1、误差与偏差之间的联系是：误差计量或测定中的误差是指测定结果与真实结果之间的差值。而偏差是指个别测定值与测定的平均值之差，它可以用来衡量测定结果的精密度高低。

两者区别是：误差越小对实验的准确度提升的帮助越大，但偏差对实验结果不一定有害，尽管一个有偏采样会难以分析或引起不准确甚至错误的推断，但是有偏估计在某些情况下也有一些好的特性，例如较小的方差。

2、准确度与精密度之间的联系是：准确度是由系统误差和随机误差所决定的，它反映结果的可靠性。而精密度是由随机误差所决定的，它代表方法的稳定性和重现性。

在检测过程中，有以下关系：

1、准确度高，则精密度就一定高

2、虽然有很高的精密度，但并不能说明实验的准确度很高。

3、精密度是保证准确度的前提。

1、准确度与误差

准确度：分析结果的准确度是指测定值与“真实值”相符合的程度，测定值与“真实值”越接近，说明准确度越高。

用误差表示：绝对误差=测定值–真实值

相对误差：绝对误差在真实值中所占的百分率

绝对误差的数值并不能正确表达测定结果的准确度。

2、精度度与偏差

精密度：在相同条件下，多次重复测定结果彼此相接近的程度叫精密度。

用偏差来表示：偏差是将个别测定结果与几次测定结果的平均值进行比较所得的数值。

个别测定值与几次分析结果平均值的差值称为绝对偏差。

相对偏差：绝对偏差在平均平均所占的百分率。

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