1 线性回归残差是指预测值和实际观测值之间的差异，它是指用回归线对数据进行拟合后，残留部分的误差。
2 这种差异产生的原因是因为预测模型不能完全准确地描述数据，而且数据还包含了随机误差。
3 线性回归残差即为观测数据与回归直线之间的差值，如果残差较小，则说明回归直线对数据进行了较好的拟合。
如果残差较大，则表明回归直线还需要进行优化调整。
线性回归残差是指将一个线性回归方程拟合到数据集时，残差的总和。
残差是指观测值与拟合函数之间的差值，是一个数值,可以用来衡量线性回归拟合函数与观测值之间的相对误差。
高中线性回归方程残差的公式为: 残差=实际值-预测值 其中,实际值是观测数据的实际值,预测值是采用线性回归方程拟合数据出来的预测值。 线性回归拟合的目的是使残差的和最小，因此我们可以使用该公式来衡量拟合的精确度。残差越小，说明拟合的越好，反之，残差越大，说明拟合越差。一般来说,残差的和应该在0的范围内，偏离程度越大，拟合的效果越差。
此外，线性回归拟合的结果也可以用高中线性回归方程残差来检验，如果残差的和越接近0，说明拟合的结果越准确，反之,残差的和越大，说明拟合的结果越不准确。 因此，高中线性回归方程残差不仅可以用来衡量线性回归拟合函数与观测值之间的相对误差，还可以用来检验线性回归拟合的结果,从而提高拟合的准确性。
