剩余偏差英文解释翻译、剩余偏差的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 residual deviation

分词翻译：

剩余的英语翻译：

residue; leavings; overmeasure; overplus; remain; remainder; remnant; spare
surplus
【医】 R.; residue; residuum; rest; vestige; vestigium
【经】 overplus

偏差的英语翻译：

deviation; error; warp; windage
【化】 deviation
【医】 declination; deviation
【经】 bias; deviation

专业解析

在汉英词典语境下，“剩余偏差”（shèng yú piān chā）是一个专业术语，尤其在统计学、测量学、工程控制和质量控制领域使用频繁。其核心含义是指在排除已知系统误差或主要影响因素后，测量结果或数据中仍然存在的、无法完全消除的偏差或差异部分。

详细解释：

概念核心：
- “剩余” (Residual): 指“剩下的”、“未被消除的”。在技术语境中，它特指在进行了某些修正、补偿或模型拟合后，仍然遗留下来的部分。
- “偏差” (Deviation / Bias / Error): 指测量值、观测值或预测值与某个参考值（如真值、期望值、目标值、模型预测值）之间的差异。
- “剩余偏差” (Residual Deviation / Residual Error / Residual Bias): 因此，它指的是经过特定处理（如校准、模型拟合、系统误差修正）后，仍然存在的、无法归因于已知或已修正因素的偏差或误差分量。它代表了当前模型或修正措施未能完全解释或消除的那部分不确定性或偏移。
关键特征：
- 不可消除性：它通常被认为是当前技术、模型或认知水平下暂时无法完全消除的固有误差或随机波动的一部分。
- 随机性与系统性：剩余偏差可能包含随机成分（如随机噪声），也可能包含未被识别或未被完全修正的系统性成分（即残余的系统偏差）。在理想情况下，经过完善的修正后，剩余偏差应主要表现为随机误差。
- 评估依据：它是评估测量系统精度、模型拟合优度、过程控制能力或校准效果的重要指标。较小的剩余偏差通常意味着更高的精度或更好的模型拟合。
应用场景与汉英对应：
- 统计学/计量经济学：在回归分析中，“残差” (Residual) 指观测值 $y_i$ 与回归模型预测值 $hat{y}_i$ 之间的差 ($e_i = y_i - hat{y}_i$)。这些残差包含了模型未能解释的所有信息，其分布和大小是检验模型假设（如线性、同方差性）和拟合效果的关键。汉英对应：剩余偏差 ≈ Residual Error / Residuals (复数形式更常用指代所有观测点的残差集合)。
- 测量学/仪器校准：对仪器进行校准后，其测量结果与标准值之间可能仍存在微小差异，这个差异称为剩余偏差。它反映了仪器在最佳校准状态下的固有精度极限。汉英对应：剩余偏差 ≈ Residual Deviation / Residual Error / Residual Bias (若存在系统性偏移)。
- 工程控制/质量控制：在过程控制中，即使对已知干扰因素进行了补偿，过程输出与设定目标之间仍可能存在微小波动或偏移，这部分即为剩余偏差。它是衡量过程稳定性和控制精度的指标。汉英对应：剩余偏差 ≈ Residual Variation / Residual Error。
- 预测/预报：预测模型的预测结果与实际发生值之间的差异，在考虑了主要影响因素后，剩余的部分即为剩余偏差或预测残差。汉英对应：剩余偏差 ≈ Forecast Error Residual / Prediction Residual。

权威性参考来源：

统计学/计量经济学：来源：经典统计学教材如 Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical Inference； Wooldridge, J. M. (2016). Introductory Econometrics: A Modern Approach。这些著作深入阐述了回归分析中的残差概念及其分析。
测量学/计量学：来源：国际标准如 ISO/IEC Guide 99:2007 International vocabulary of metrology — Basic and general concepts and associated terms (VIM) 定义了测量误差、系统误差、随机误差等概念，剩余偏差可视为系统误差修正后残余误差的一部分。国家标准如 JJF 1001-2011 《通用计量术语及定义》提供了中文语境下的权威定义。
工程控制/质量管理：来源：权威教材如 Montgomery, D. C. (2019). Introduction to Statistical Quality Control； Ogata, K. (2010). Modern Control Engineering。这些书籍详细讨论了过程控制中的变异来源和控制图应用，剩余偏差与过程固有变异相关。行业标准如 ISO 22514 (Statistical methods in process management) 系列也涉及相关内容。

“剩余偏差”在汉英词典视角下，主要指代在消除或修正了主要的、可识别的系统误差或影响因素之后，数据、测量结果或过程输出中仍然存在的、无法完全解释或消除的那部分偏差或误差。它是评估精度、模型拟合度、过程稳定性和控制效果的核心概念，在统计学、测量学、工程和质量控制领域广泛应用。其对应的英文术语主要为Residual Error, Residual Deviation, Residuals (统计学中特指), Residual Variation, Residual Bias。理解这一概念对于从事科学研究、工程实践和数据分析至关重要。

网络扩展解释

剩余偏差是统计学和测量学中的常见概念，主要包含以下含义和应用：

1. 基本定义剩余偏差又称残差，指单次测量值与其算术平均值的差值。数学表达式为：
$C_n = X_n - bar{X}$
其中$X_n$为第n次测量值，$bar{X}$为所有测量值的平均数。在回归分析中特指实际观测值与回归模型预测值的差值$y_i - hat{y}_i$。

2. 核心特性

具有正负符号的代数差，反映数据偏离中心趋势的程度
所有数据的剩余偏差代数和为零（$sum C_n=0$）
在控制工程中特指系统实际输出与期望值的持续偏差

3. 主要应用场景

误差分析：通过残差分布形态（如周期性波动）判断系统误差类型
模型验证：回归分析中通过残差图检验模型假设是否成立
质量控制：工业检测中判断仪器测量精度是否达标

4. 相关概念辨析与"偏差"的主要区别在于：

偏差是单次测量与真值的差异
剩余偏差是测量与平均值的差异
系统偏差具有方向性，而随机剩余偏差服从正态分布

需要更详细的数学推导或实际案例，可通过知网文献或统计教材进一步了解。