human
Veuillez expliquer ce qui est "des erreurs et des résidus"
gpt
Dans les statistiques et l'optimisation, les erreurs et les résidus sont deux mesures étroitement liées et facilement confondues de l'écart d'une valeur observée d'un élément d'un échantillon statistique de sa "valeur réelle" (pas nécessairement observable).L'erreur d'une observation est l'écart de la valeur observée par rapport à la valeur réelle d'une quantité d'intérêt (par exemple, une moyenne de population).Le résidu est la différence entre la valeur observée et la valeur estimée de la quantité d'intérêt (par exemple, une moyenne d'échantillon).La distinction est la plus importante dans l'analyse de régression, où les concepts sont parfois appelés les erreurs de régression et les résidus de régression et où ils conduisent au concept de résidus étudiés.
En économétrie, les «erreurs» sont également appelées perturbations.