잔차,residual

difference between
actual (data point)
and
predicted (line of best fit)

오차,error : 모집단,population의 회귀식에서 예측된 값과 실제 관측값의 차이.
잔차,residual : 표본,sample집단의 회귀식에서 예측된 값과 실제 관측값의 차이.[1]

CHK

from 통계

{
추정,estimation된 종속변수의 값과 실제 관찰된 종속변수 값의 차이
불확실성이나 오차,error로 해석

....CHK... 편차,deviation의 일종인가??
See also: RSS,residual_sum_of_squares
{
AKA sum of squared residuals (SSR)

석준희 ML강의에서:
$\mathrm{RSS}=\sum_{i=1}^{n}e_i^2=\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{\beta}_0-\hat{\beta}_1x_i)^2$



statistical_error 와 밀접, curr see 오류,error 앞부분

from 차이

{
tmp; [https]src
관측값과 회귀직선의 예측값과의 차이를 잔차(residual)라고 하며 보통 e로 표기
잔차 = 관측값 - 예측값
$e = y - \hat{y}$

Related: 회귀,regression
Compare: 편차,deviation, 오차,error
}

kms 수학용어

residue: 유수, 나머지 (이건 복소해석,complex_analysis 용어)
유수가 ca, 나머지가 정수론,number_theory용어인가? chk
residual: 잉여(의), 잔차 (이건 통계/수치해석/최적화 용어)


오차,error와 밀접. wpen에서는 오차와 묶어 설명. WpEn:Errors_and_residuals
별도 페이지도 있음. WpEn:Residual_(numerical_analysis)
오차와의 비교:[2]
  • 오차(error): 모집단,population의 회귀식에서 예측한 값과 실제 관측값의 차이
  • 잔차(residual): 표본,sample집단의 회귀식에서 예측한 값과 실제 관측값의 차이

편차,deviation와 차이? Compare. 차이 정확히 서술 TBW

(오차 - 편차 - 잔차 의 차이 정확히 서술. TBW) - 다음 chk
잔차 residual 실제값과 예상값/추정값의 차이
편차 deviation ()과 평균값과의 차이
오차 error 참값과 측정값의 차이

회귀,regression에선 잔차가 최소화되도록? 항상은 아닐 듯 하고....



Up: 차이,difference, 편차?(잔차는 편차의 일부라는데 [https]src)
Up: 통계,statistics