随机误差和残差的含义与区别

这两个概念在某程度上具有很大的相似性，都是衡量不确定性的指标，可是两者又存在区别。

一、性质不同

1、随机误差项：不包含在模型中的解释变量和其他一些随机因素对被解释变量的总影响项。

2、残差：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。

二、作用不同

1、随机误差项：各种随机因素对模型的影响，反映了未纳入模型中的其他各种因素的影响。

2、残差：“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，可以将残差看作误差的观测值。

三、特点不同

1、随机误差项：模型数学形式的误差，如用线性模型近似非线性经济关系，不属于随机误差。将随机误差项引入模型，是经济计量学与数理经济学的根本区别。

2、残差：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。