1樓：
隨機誤差也稱偶然誤差，在同一量的多次測量過程中，誤差的絕對值和符號以不可預訂的方式變化的誤差。
殘差指的是實際觀察值與估計值之間的差。
隨機誤差和殘差的區別有：
1、隨機誤差項是反應總體的誤差，殘差是反應樣本的誤差。
2、誤差與測量有關，誤差大小可以衡量測量的準確性，誤差越大則表示測量越不準確。誤差分為兩類：系統誤差與隨機誤差。其中，系統誤差與測量方案有關，通過改進測量方案可以避免系統誤差。
3、殘差與**有關，殘差大小可以衡量**的準確性。殘差越大表示**越不準確。殘差與資料本身的分佈特性，迴歸方程的選擇有關。
擴充套件資料
殘差的特徵
在迴歸分析中，測定值與按回歸方程**的值之差，以δ表示。殘差δ遵從正態分佈n(0，σ2)。（δ-殘差的均值）/殘差的標準差，稱為標準化殘差，以δ*表示。
δ*遵從標準正態分佈n(0，1)。實驗點的標準化殘差落在(-2，2)區間以外的概率≤0.05。
若某一實驗點的標準化殘差落在(-2，2)區間以外，可在95%置信度將其判為異常實驗點，不參與迴歸直線擬合。
顯然，有多少對資料，就有多少個殘差。殘差分析就是通過殘差所提供的資訊，分析出資料的可靠性、週期性或其它干擾。
隨機誤差的特徵
即使測試系統的靈敏度足夠高，在相同的測量條件下，對同一量值進行多次等精度測量時，仍會有各種偶然的，無法**的不確定因素干擾而產生測量誤差，其絕對值和符號均不可預知。
雖然單次測量的隨機誤差沒有規律，但多次測量的總體卻服從統計規律，通過對測量資料的統計處理，能在理論上估計起對測量結果的影響。
隨機誤差不能用修正或採取某種技術措施的辦法來消除。
2樓：知識之窗
隨機誤差在數學領域中，又稱為偶然誤差或者是不定誤差，是由於在測定過程中一系列有關因素微小的隨機波動而形成的具有相互抵償性的誤差。產生這樣誤差的因素是非常的多的。比如氣溫，室溫，溼度，氣壓等等。
還有就是分析人員進行操作時，因為一些小習慣或者方式導致的極微小差異。還有就是測試時儀器等等因素。隨機誤差的大小和正負都不固定，但是測試員可以通過多次測量來較小這些因素造成的誤差。
絕對值相同的正負隨機誤差出現的概率大致相等，因此它們之間常能互相抵消,所以可以通過增加平行測定的次數取平均值的辦法減小隨機誤差。
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。「殘差」蘊含了有關模型基本假設的重要資訊。殘差應該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。殘差有三種型別。分別為普通殘差，內學生化殘差和外學生化殘差。
隨機誤差是誤差的一種。誤差分為隨機誤差和系統誤差。誤差與測量有關，主要是動手實踐。而殘差是某件事物前期的預判，與**有關。主要是一種猜想。
3樓：匿名使用者
隨機誤差也稱為偶然誤差和不定誤差，是由於在測定過程中一系列有關因素微小的隨機波動而形成的具有相互抵償性的誤差。
殘差，是指實際觀察值與迴歸估計值的差。
隨機誤差和殘差的區別：
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。
1、隨機誤差與觀測者，測量工具，被觀測物體的性質有關，只能儘量減小，卻不能避免。殘差與**有關，殘差大小可以衡量**的準確性。殘差越大表示**越不準確。
殘差與資料本身的分佈特性，迴歸方程的選擇有關
2、隨機誤差項ut反映除自變數外其他各種微小因素對因變數的影響。它是y t 與未知的總體迴歸線之間的縱向距離，是不可直接觀測的。 殘差e t 是yt 與按照迴歸方程計算的yt 的差額，它是yt 與樣本迴歸線之間的縱向距離，當根據樣本觀測值擬合出樣本迴歸線之後，可以計算et 的具體數值。
利用殘差可以對隨機誤差項的方差進行估計。
3、隨機誤差是方程假設的，而殘差是原值與擬合值的差。實踐中人們經常用殘差去估計這個隨機誤差項。
主要特徵：
1、隨機誤差
即使測試系統的靈敏度足夠高，在相同的測量條件下，對同一量值進行多次等精度測量時，仍會有各種偶然的，無法**的不確定因素干擾而產生測量誤差，其絕對值和符號均不可預知。
雖然單次測量的隨機誤差沒有規律，但多次測量的總體卻服從統計規律，通過對測量資料的統計處理，能在理論上估計起對測量結果的影響。
隨機誤差不能用修正或採取某種技術措施的辦法來消除。
2、殘差
在迴歸分析中，測定值與按回歸方程**的值之差，以δ表示。殘差δ遵從正態分佈n(0，σ2)。（δ-殘差的均值）/殘差的標準差，稱為標準化殘差，以δ*表示。
δ*遵從標準正態分佈n(0，1)。
顯然，有多少對資料，就有多少個殘差。殘差分析就是通過殘差所提供的資訊，分析出資料的可靠性、週期性或其它干擾。
4樓：匿名使用者
誤差與殘差，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。
誤差與測量有關，誤差大小可以衡量測量的準確性，誤差越大則表示測量越不準確。誤差分為兩類：系統誤差與隨機誤差。
其中，系統誤差與測量方案有關，通過改進測量方案可以避免系統誤差。隨機誤差與觀測者，測量工具，被觀測物體的性質有關，只能儘量減小，卻不能避免。
殘差――與**有關，殘差大小可以衡量**的準確性。殘差越大表示**越不準確。殘差與資料本身的分佈特性，迴歸方程的選擇有關。
5樓：痕水月
隨機誤差就是由於隨機的因素造成的話，他的話就是因為有一些殘敗的破舊品造成。
多元線性迴歸模型中的常數項和隨機誤差項在含義上有什麼區別
6樓：匿名使用者
一言以來蔽之,在計量經濟學的線性源迴歸模型中bai,常數項在很多情況下並du無實際的解釋zhi意義dao。
要論含義,常數項的數學含義是,平均來講,當所有解釋變數的值為0的時候,被解釋變數的值是幾?但是在計量經濟學的實證模型中,這通常是無意義的,原因很簡單,因為在很多時候,解釋變數的定義域並不一定包括0,比如人的身高、體重等等。可是,即便所有的解釋變數都可以同時取0,常數項依然是基本無意義的。
我們回到線性迴歸的本質上來講的話,所有引數的確定都為了一個目的:讓殘差項的均值為0,而且殘差項的平方和最小。所以,想象一下,當其他的引數都確定了以後,常數項的變化在影象上表現出來的就是擬合曲線的上下整體浮動,當曲線浮動到某一位置,使得在該位置上,殘差項的均值為0,曲線與y軸所確定的截距即為常數項。
因此,可以理解為常數項是對其他各個解釋變數所留下的偏誤(bias)的線性修正。但是要說常數項具體的值所代表的解釋意義,在通常情況下是無意義的。
計量經濟學
7樓：匿名使用者
1、隨機誤差項 ui = yi-e（y/xi）.當把總體迴歸函式表示成 yi=yi尖+ei 時，其中的ei 就是殘差。它是用 yi尖 估計yi 時帶來的誤差 ，是對隨機誤差項 ui的估計。
(所有的i都是下標yi尖是yi的估計值)
2、可決係數是對模型擬合優度的綜合度量，其值越大，說明在y的總變差中由模型作出瞭解釋的部分佔得比重越大，模型的擬合優度越高，模型總體線性關係的顯著性越強。反之亦然。斜率係數的t檢驗是對迴歸方程中的解釋變數的顯著性的檢驗。
在簡單線性迴歸中，由於解釋變數只有一個，當t檢驗顯示解釋變數的影響顯著時，必然會有該回歸模型的可決係數大，擬合優度高。
3、這種說法是錯誤的。真實值落入這個區間這是一種事實，不能用概率表示，也就是落入了就是1，沒有落入就是0.而概率為1-α的意義為事件的條件。
（計量經濟學是我的專業課程，所以有95%的把握答案正確，最後一題的道理和我這句話的道理是一樣的~~~呵呵）
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