隨機誤差和殘差的含義與區別

這兩個概念在某程度上具有很大的相似性，都是衡量不確定性的指標，可是兩者又存在區別。

一、性質不同

1、隨機誤差項：不包含在模型中的解釋變數和其他一些隨機因素對被解釋變數的總影響項。

2、殘差：殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值（擬合值）之間的差。

二、作用不同

1、隨機誤差項：各種隨機因素對模型的影響，反映了未納入模型中的其他各種因素的影響。

2、殘差：“殘差”蘊含了有關模型基本假設的重要資訊。如果迴歸模型正確的話，可以將殘差看作誤差的觀測值。

三、特點不同

1、隨機誤差項：模型數學形式的誤差，如用線性模型近似非線性經濟關係，不屬於隨機誤差。將隨機誤差項引入模型，是經濟計量學與數理經濟學的根本區別。

2、殘差：應符合模型的假設條件，且具有誤差的一些性質。利用殘差所提供的資訊，來考察模型假設的合理性及資料的可靠性稱為殘差分析。