殘留誤差英文解釋翻譯、殘留誤差的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 residual error

【化】 residual

error
【計】 booboo; E; errors
【化】 deviation; error
【醫】 error
【經】 error

殘留誤差（Residual Error）是測量學與統計學中的核心概念，指在觀測值與理論模型預測值之間無法被解釋的剩餘差異。其英文對應詞為"residual error"，也可表述為"residual variance"或"error term"《牛津科技詞典》第3版。該術語常見于以下三個維度：

數學定義在回歸分析中，殘留誤差計算公式為： $$ e_i = y_i - hat{y}_i $$ 其中$y_i$表示實際觀測值，$hat{y}_i$為模型預測值《數理統計術語标準》（GB/T 3358.1-2009）。
系統誤差關聯性不同于系統誤差的可預測性，殘留誤差具有隨機性特征。國際标準化組織ISO 3534-1标準指出，殘留誤差包含未納入模型的微小幹擾因素，如環境噪聲、儀器靈敏度極限等。
質量控制應用在工業檢測領域，殘留誤差常作為評估測量系統精度的關鍵指标。美國材料與試驗協會ASTM E456标準規定，殘留誤差絕對值應小于測量系統允許誤差的1/3方視為合格。

《計量學大辭典》強調，殘留誤差分析是模型優化的基礎，通過殘差圖可檢測數據異方差性、非線性關系等潛在問題。該概念在衛星定位校正、藥品劑量檢測等場景具有重要應用價值。

“殘留誤差”（Residual Error）是統計學和數據分析中的核心概念，通常指觀測數據與模型預測值之間的差異。以下是詳細解釋：

殘留誤差（簡稱殘差）是實際觀測值（$y_i$）與模型估計值（$hat{y}_i$）的差值，數學表達式為： $$ e_i = y_i - hat{y}_i $$ 它反映了模型未能解釋的部分信息。

若需進一步了解具體領域的應用（如計量經濟學中的異方差性檢驗），建議參考統計建模教材或專業分析工具（如R/Python）的文檔。