迴歸方程求殘差方法：在迴歸分析中，測定值與按回歸方程預測的值之差（簡單的說，殘差也就是指實際觀察值與迴歸估計值的差），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）區間以外的機率≤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，不參與迴歸線擬合。所謂殘差是指實際觀察值與迴歸估計值的差。顯然，有多少對資料，就有多少個殘差。殘差分析就是透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。迴歸方程是根據樣本資料透過迴歸分析所得到的反映一個變數（因變數）對另一個或一組變數（自變數）的迴歸關係的數學表示式。迴歸直線方程用得比較多，可以用最小二乘法求迴歸直線方程中的a，b，從而得到迴歸直線方程。
1、標準殘差就是各殘差的標準方差即是殘差的平方和除以(殘差個數-1)的平方根 。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)。
2、實驗點的標準化殘差落在(-2，2)區間以外的機率≤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，不參與迴歸線擬合。
殘差的求解：用實際觀察值減去估計值。
殘差：在數理統計中是指實際觀察值與估計值之間的差，蘊含了有關模型基本假設的重要資訊，如果迴歸模型正確， 可以將殘差看作誤差的觀測值。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，可以考察模型假設的合理性，一般有多少對資料，就有多少個殘差，透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。
誤差與殘差，這兩個概念在某程度上具有很大的相似，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，透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 ...
殘差不是隨機誤差項。隨機誤差項Ui表示自變數之外其他變數的對因變數產生的影響，是不可觀察的，通常要對其給出一定的假設。殘差項ei指因變數實際觀察值與樣本回歸函式計算的估計值之間的偏差，是可以觀測的。它們的區別在於，反映的含義是不同且可觀察性也不同。 ...
殘差分析是透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 。用於分析模型的假定正確與否的方法。所謂殘差是指觀測值與預測值(擬合值)之間的差，即是實際觀察值與迴歸估計值的差。在迴歸分析中，測定值與按回歸方程預測的值之差。 ...
因為殘差針對樣本，隨機誤差針對總體。隨機誤差是統計模型中假定總體擁有的性質，殘差是根據樣本對總體的隨機誤差項的估計，對殘差進行正態性檢驗可以看作對迴歸模型的檢驗，所以殘差是隨機誤差的估計。
統計模型[stochasticmodel；statisticmodel；probabilitymodel]指以機 ...
殘差分析就是透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 。用於分析模型的假定正確與否的方法。
所謂殘差是指觀測值與預測值之間的差，即是實際觀察值與迴歸估計值的差。在迴歸分析中，測定值與按回歸方程預測的值之差，以δ表示。殘差δ遵從正態分佈。
其內容一般包括：
1、異常值檢驗；
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含義：
1、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。
2、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：
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。殘差與預測有關，殘差 ...
1、所有數減去其平均值的平方和，所得結果除以該組數之個數（或個數減一，即變異數），再把所得值開根號，所得之數就是這組資料的標準差。
2、標準差（StandardDeviation），在機率統計中最常使用作為統計分佈程度（statisticaldispersion）上的測量。標準差定義是總體各單位標準值 ...