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

[[오차,error]] : [[모집단,population]]의 회귀식에서 예측된 값과 실제 관측값의 차이.
'''잔차,residual''' : [[표본,sample]]집단의 회귀식에서 예측된 값과 실제 관측값의 차이.[* https://bpapa.tistory.com/8]

CHK

= from 통계 =
{
[[추정,estimation]]된 종속변수의 값과 실제 관찰된 종속변수 값의 차이
불확실성이나 [[오차,error]]로 해석

....CHK... [[편차,deviation]]의 일종인가??
See also: [[RSS,residual_sum_of_squares]]
{
AKA '''sum of squared residuals (SSR)'''

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

WpEn:Residual_sum_of_squares
Google:잔차제곱합 ?

Up: [[잔차,residual]] [[제곱합,square_sum]]
}
}

[[statistical_error]] 와 밀접, curr see [[오류,error]] 앞부분

= from 차이 =
{
tmp; [[https://enook.jbnu.ac.kr/contents/39/#!/p/26 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_theory]]용어인가? chk
'''residual''': 잉여(의), 잔차 (이건 통계/수치해석/최적화 용어)

----
[[오차,error]]와 밀접. wpen에서는 오차와 묶어 설명. [[WpEn:Errors_and_residuals]]
별도 페이지도  있음. [[WpEn:Residual_(numerical_analysis)]]
오차와의 비교:[* https://bpapa.tistory.com/8]
 * 오차(error): [[모집단,population]]의 회귀식에서 예측한 값과 실제 관측값의 차이
 * '''잔차'''(residual): [[표본,sample]]집단의 회귀식에서 예측한 값과 실제 관측값의 차이

[[편차,deviation]]와 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,regression]]에선 '''잔차'''가 최소화되도록? 항상은 아닐 듯 하고....

----
Twins:
Ndict:잔차
[[WpEn:Errors_and_residuals]]

Up: [[차이,difference]], 편차?(잔차는 편차의 일부라는데 [[https://brunch.co.kr/@zhoyp/171 src]])
Up: [[통계,statistics]]