剩余标准差与估计标准误差的区别?

剩余标准差衡量实际值与回归模型预测值之间的偏差大小，反映模型拟合数据的精确度。估计标准误差则用于推断总体参数的可靠性，表示统计量与真实值之间的平均差距。

区别

剩余标准差：描述样本数据中观测值与回归线离散程度的指标，数值越小说明模型拟合效果越好。计算时基于已有数据，不涉及总体推断，直接反映模型对当前数据的解释能力。例如在房价预测中，剩余标准差为10万元，表示预测值与实际房价平均相差10万元。

估计标准误差：反映样本统计量（如回归系数）估计总体参数时的精度，数值越小说明估计越可靠。计算时考虑抽样误差，用于构建置信区间和假设检验。例如研究收入与教育关系时，估计标准误差为500元，意味着教育系数的估计值上下浮动500元范围可信。