残差
'残'と'誤'と、形も似てるので、空目してしまう。。
予測があれば、実際にターゲットとした値と予測した値の差が出る。それが残差。
誤差との違いは、、、
あるモデルを誤差を含む形で立てて、その誤差の観測値を残差とした場合には、
数式上の違いはない。尤度と確率関数のようなもの??? 観点の違い???
残差は、モデルと(説明変数という)観測値からの(誤差の)観測値で、
ここから誤差分布の推定値を求める。
大抵の場合、この誤差分布は、平均0の正規分布を仮定する。
パラメータのもう一個の方の分散を残差から推定する。
最小二乗法でやった場合は、残差の合計は0. これは自然な感じ,,,でよい。
あと、$ \sum{^{n}\bold{e_i}\bold{x_i}} = 0にもなる。
数式として、どう出すかはわかってない。