残差与误差的区别
残差检验-误差检验
2 2 n
0
S0 0.8154 ； n 1
2
3）计算残差
i 1 0
的均值为： 0 0.00524 ；
S1 0.06128 ； n 1
2
4）计算残差的均方差为： S1 其中： S1 0 i 0
2 i 1 n
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2
S1 0.075 ； S0 6）进行检验：根据残差检验规定预测精度等级表（见表 1）
5）计算方差比为： c
c值 <0.35 <0.50 <0.65 <0.65
预测精度等级 好 合格 勉强合格 不合格
表 1 预测精度等级划分 则可知该模型的预测等级为:“好” 。
报告中的误差项和残差分析
报告中的误差项和残差分析一、误差项和残差的概念和区别误差项和残差是统计学中常用的两个概念，它们在数据分析和建模中起着重要的作用。
误差项指的是观测值与真实值之间的差异，而残差则是观测值与模型预测值之间的差异。
在实践中，误差项和残差往往被用来描述数据的随机性和模型的拟合程度。
二、误差项和残差的计算方法计算误差项和残差的方法主要有最小二乘法和最大似然估计法。
最小二乘法是一种常见的参数估计方法，它通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来确定模型的参数。
最大似然估计法则是在给定观测数据时，寻找使得观测数据在给定模型下的概率最大的参数值。
三、误差项和残差的意义和应用误差项和残差的存在使得我们能够对数据和模型进行有效的分析和评估。
通过对误差项和残差的研究，我们可以了解数据中的随机噪声，评估模型的拟合优度，检验模型的假设，识别异常值等。
四、误差项和残差的检验方法误差项和残差的检验方法包括正态性检验、异方差性检验和独立性检验。
正态性检验用于检验误差项或残差是否满足正态分布的假设，常用的方法有正态概率图和K-S检验。
异方差性检验用于检验误差项或残差的方差是否与自变量或因变量相关，常用的方法有方差齐性检验和异方差鉴别。
独立性检验用于检验误差项或残差是否具有独立性，常用的方法有自相关检验和Durbin-Watson检验。
五、误差项和残差的解释和汇报在报告中，正确解释和汇报误差项和残差的结果对于研究人员和决策者具有重要意义。
我们应该通过描述统计量和图表，结合领域知识和背景信息，解释误差项和残差的含义和影响。
此外，还可以通过引用相关文献和研究成果，对结果进行进一步的解释和讨论。
六、误差项和残差的应对和改进方法当我们遇到误差项或残差偏离预期时，应该及时采取相应的应对和改进方法。
对于异常值和离群点的处理，我们可以考虑删除、修复或调整这些数据。
对于异方差或自相关的问题，我们可以进行变量转换、加权最小二乘法或时间序列分析等处理方法。
误差理论与数据处理简答题及答案
基本概念题1．误差的定义是什么它有什么性质为什么测量误差不可避免答：误差＝测得值－真值。
误差的性质有：（1）误差永远不等于零；（2）误差具有随机性；（3）误差具有不确定性；（4）误差是未知的。
由于实验方法和实验设备的不完善，周围环境的影响，受人们认识能力所限，测量或实验所得数据和被测量真值之间不可避免地存在差异，因此误差是不可避免的。
2．什么叫真值什么叫修正值修正后能否得到真值为什么答：真值：在观测一个量时，该量本身所具有的真实大小。
修正值：为消除系统误差用代数法加到测量结果上的值，它等于负的误差值。
修正后一般情况下难以得到真值。
因为修正值本身也有误差，修正后只能得到较测得值更为准确的结果。
3．测量误差有几种常见的表示方法它们各用于何种场合答：绝对误差、相对误差、引用误差绝对误差——对于相同的被测量，用绝对误差评定其测量精度的高低。
相对误差——对于不同的被测俩量以及不同的物理量，采用相对误差来评定其测量精度的高低。
引用误差——简化和实用的仪器仪表示值的相对误差（常用在多档和连续分度的仪表中）。
4．测量误差分哪几类它们各有什么特点答：随机误差、系统误差、粗大误差随机误差：在同一测量条件下，多次测量同一量值时，绝对值和符号以不可预定方式变化着的误差。
系统误差：在同一条件下，多次测量同一量值时，绝对值和符号保持不变，或在条件改变时，按一定规律变化的误差。
粗大误差：超出在规定条件下预期的误差。
误差值较大，明显歪曲测量结果。
5．准确度、精密度、精确度的涵义分别是什么它们分别反映了什么答：准确度：反映测量结果中系统误差的影响程度。
精密度：反映测量结果中随机误差的影响程度。
精确度：反映测量结果中系统误差和随机误差综合的影响程度。
准确度反映测量结果中系统误差的影响程度。
精密度反映测量结果中随机误差的影响程度。
精确度反映测量结果中系统误差和随机误差综合的影响程度。
6．将下列各个数据保留四位有效数字：答：_ _ __ _7．简述测量的定义及测量结果的表现形式答：测量：通过物理实验把一个量（被测量）和作为比较单位的另一个量（标准）相比较的过程。
计量经济学考试复习资料
计量经济学1. 外生变量和滞后变量统称为前定变量。
2. 设消费函数为，其中虚拟变量，当统计检验表明下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为，。
3. 当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是广义差分法。
4. 设某商品需求模型为，其中Y 是商品的需求量，X是商品的价格，为了考虑全年12个月份季节变动的影响，假设模型中引入了12个虚拟变量，则会产生的问题为完全的多重共线性。
5. 计量经济模型的基本应用领域有结构分析、经济预测、政策评价。
6. 完全多重共线性时，可以计算模型的拟合程度的判断是不正确的。
7. 当质的因素引进经济计量模型时，需要使用虚拟变量。
8. 半对数模型中，参数β1的含义是X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化。
9. 存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差变大。
10. 在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为0.8327。
11. 对于模型，为了考虑“地区”因素（北方、南方），引入2个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生完全多重共线性。
12. 模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差增大。
13. u t＝ρu t－1+v t序列相关可用DW检验（v t为具有零均值，常数方差且不存在序列相关的随机变量）。
14. 关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是既有随机因素，又有系统因素。
15. Goldfeld-Quandt方法用于检验异方差性。
16.判定系数R2的取值范围是0≤R2≤1。
17.经济计量模型的被解释变量一定是内生变量。
18.用OLS估计经典线性模型，则样本回归直线通过点。
19. 消费函数模型，其中I为收入，则当期收入I t对未来消费C t+2的影响是：I t增加一单位，C t+2增加0.1个单位。
20. 回归模型中，关于检验所用的统计量，说法正确的是服从21. 如果模型y t=b0+b1x t+u t存在序列相关，则cov(u t, u s) ≠0(t≠s)。
残差与误差的区别复习进程
残差与误差的区别残差与误差的区别误差与残差，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。
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。
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。
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。
残差――与预测有关，残差大小可以衡量预测的准确性。
残差越大表示预测越不准确。
残差与数据本身的分布特性，回归方程的选择有关。
随机误差项Ut反映除自变量外其他各种微小因素对因变量的影响。
它是Y t 与未知的总体回归线之间的纵向距离，是不可直接观测的。
残差e t 是Yt 与按照回归方程计算的Yt 的差额，它是Yt 与样本回归线之间的纵向距离，当根据样本观测值拟合出样本回归线之后，可以计算et 的具体数值。
利用残差可以对随机误差项的方差进行估计。
随机误差是方程假设的，而残差是原值与拟合值的差。
实践中人们经常用残差去估计这个随机误差项。
意义不一样哈，残差一般只的是在计算近似值过程中某一步与真实值得差值，而误差指的的是最终近似值与真实值得差值残差就是回归所得的估计值与真值（实际值）之间的误差；修正的R square就是剔出了数据量影响后的R23.4.3 测量不确定度评定方法参考公式及其详解参考：/sfzx/sy3.docISO发布的“测量不确定度表示指南”是测量数据处理和测量结果不确定度表达的规范，由于在评定不确定度之前，要求测得值为最佳值，故必须作系统误差的修正和粗大误差（异常值）的剔除。
最终评定出来的测量不确定度是测量结果中无法修正的部分。
测量不确定度评定总的过程如图3－3所示的流程。
具体的方法还要有各个环节的计算。
图3-3 测量不确定度评定流程图1、标准不确定度的A类评定此法是通过对等精度多次重复测量所得数据进行统计分析评定的，正如前面介绍的随机误差的处理过程，标准不确定度u(xi)＝s(xi)，是用单次测量结果的标准不确定度算出：（3-20）其单次测量结果的标准不确定度可用贝塞尔法求得，即：= （3-21）其实，单次测量结果的标准不确定度还有如下求法：①最大残差法： = ，系数如表3-2所示。
残差与误差的区别
残差与误差的区别误差与残差，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。
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。
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。
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。
残差一一与预测有关，残差大小可以衡量预测的准确性。
残差越大表示预测越不准确。
残差与数据本身的分布特性，回归方程的选择有关。
随机误差项Ut反映除自变量外其他各种微小因素对因变量的影响。
它是Y t与未知的总体回归线之间的纵向距离，是不可直接观测的。
残差e t是Yt与按照回归方程计算的Yt的差额，它是Yt与样本回归线之间的纵向距离，当根据样本观测值拟合出样本回归线之后，可以计算et的具体数值。
利用残差可以对随机误差项的方差进行估计。
随机误差是方程假设的，而残差是原值与拟合值的差。
实践中人们经常用残差去估计这个随机误差项。
意义不一样哈，残差一般只的是在计算近似值过程中某一步与真实值得差值，而误差指的的是最终近似值与真实值得差值残差就是回归所得的估计值与真值(实际值)之间的误差；修正的R square就是剔出了数据量影响后的R2343测量不确定度评定方法参考公式及其详解参考：.c n/sfzx/sy3.docISO发布的测量不确定度表示指南"是测量数据处理和测量结果不确定度表达的规范，由于在评定不确定度之前，要求测得值为最佳值，故必须作系统误差的修正和粗大误差(异常值)的剔除。
最终评定岀来的测量不确定度是测量结果中无法修正的部分。
测量不确定度评定总的过程如图3-3所示的流程。
具体的方法还要有各个环节的计算。
图3-3测量不确定度评定流程图1、标准不确定度的A类评定此法是通过对等精度多次重复测量所得数据进行统计分析评定的，正如前面介绍的随机误差的处理过程，标准不确定度u(xi) = s(xi)，是用单次测量结果的标准不确定度算岀：(3-20)其单次测量结果的标准不确定度可用贝塞尔法求得，即：=(3-21 )其实，单次测量结果的标准不确定度还有如下求法：①最大残差法：=，系数如表3-2所示。
误差项和残差项
误差项和残差项
误差项和残差项是统计学中常用的概念，它们都代表了实际观测值与理论预测值之间的差异。
误差项一般用于描述数据生成过程中的随机误差，而残差项则指的是在建立模型后，用该模型对数据进行拟合所产生的误差。
误差项一般被认为是一个随机变量，其期望值为0。
在回归分析中，误差项与解释变量之间的关系被视为随机误差。
误差项的方差可以用来衡量模型的拟合程度，越小代表模型的拟合效果越好。
而残差项则是实际观测值与模型预测值之间的差异，可以通过观测值减去预测值而得到。
残差项可以用来评估模型的拟合效果，如果残差项的平方和较小，则说明模型的拟合效果较好。
残差项还可以用于检验模型的假设条件是否满足，例如是否存在异方差性或自相关性等。
总之，误差项和残差项都是统计学中重要的概念，它们可以帮助我们更好地理解数据和模型之间的关系，从而提高模型的拟合效果和预测准确度。
- 1 -。
第五章残差与误差检验
检验统计量：
uk
vk
vk
vk
0 QV
k
vk
lk rk
当原假设 H0 成立时，统计量 uk ~ N (0,1); k很小时影响判断。
检验步骤：
1） 计算 uk;
2) 选择适当的显著水平 α，查得分位值 u α/2 ;
3) 比较 uk 与 u α/2 ， 若 uk < u α/2 ， 则接受 H0
原假设 H0: E ( vk) = 0; 备选假设 H1: E ( vk) ≠ 0;
检验统计量
* uk
ˆ(k )
vk ; Qkk (1 hk )
2 2 ˆ0 ( n p uk ) vk ˆ ， u (k ) k ˆ n p 1 vk
2 { ~ N (0, 0 Q)} , Biblioteka 为对角阵 .ˆL V AX
n ,1 n ,t t ,1
2, 平差因子( 帽子矩阵,投影矩阵)
H AN 1 AT P
(1) H是幂等阵 H * H AN 1 AT PAN1 AT P AN 1 AT P H ; hij hik hkj
最优的这是由于模型将不是模型求出的参数估值此时再用传统的数轴上产生了移分布而是母体期望在存在的观测误差不服从系统误差
5, 残差与误差检验
5.1 残差 5.2 粗差与数据探测 5.3 模型误差及其检验 5.4 稳健估计 5.5 基于相关分析的粗差检验
5.1 残
差
1) 普通残差及其性质
1, 普通残差的定义 观测方程: L = AX - Δ 误差方程: 回归模型: y = xβ- e