是通过对模型残差的分布进行检验，来判断模型是否符合假设条件。
：如果残差符合正态分布，并且有等方差性，那么就可以认为模型没有存在显著的错误或偏差。否则，需要进行模型修正或调整。
：模型的预测结果与实际观测值之间的差异就是残差，如果残差不符合正态分布或等方差性，表示模型可能存在某些未考虑到的因素。对残差进行检验可以帮助我们发现模型的问题，并提改善建模的建议。
：除了正态性和等方差性之外，残差检验还包括自相关、异方差性、离群值等方面的检验。这些检验可以更全面地评估模型的质量和适应性。
具：
1. 残差检验通常在模型已经拟合好后进行。在计算残差之前，需要先建立模型并对其进行训练。
2. 计算模型的残差，即将观测值减去模型预测值得到的差值。
3. 进行残差的统计学描述，如均值、中位数、标准差、偏度和峰度等。同时进行正态性检验，例如Shapiro-Wilk检验或Kolmogorov-Smirnov检验。
4. 进行等方差性检验，例如Levene检验或Bartlett检验。如果发现残差的方差不是恒定的，则需要进行方差稳定处理，例如方差齐性检验、转换或加权等操作。
5. 进行自相关检验，例如Durbin-Watson检验或Ljung-Box检验。
6. 进行异方差性检验，例如Breusch-Pagan检验或White检验。
7. 进行离群值检验，例如Grubbs检验或Dixon检验。如果存在离群值，则考虑是否需要删除或修改相关数据。
8. 根据检验结果判断模型的合理性，并修改模型或调整参数，直到模型的残差符合假设条件。
残差检验是指在拟合回归模型后，对残差进行统计分析，用以检验回归模型是否合适，以及是否存在模型误差
基本原理是通过检验残差在回归模型下是否为正态分布，是否具有同方差性，是否存在自相关性等属性，来检验回归模型是否合适，从而确定模型的准确性和预测能力
残差检验不仅可以用于确定回归模型的有效性，也可以帮助发现模型中的问题和异常值，进而优化和改进模型
