Trong khi hai thuật ngữ phổ biến này thường được sử dụng đồng nghĩa, đôi khi dường như có một sự khác biệt. Có thực sự có một sự khác biệt, hoặc chúng chính xác đồng nghĩa?
Câu trả lời:
Lỗi liên quan đến quá trình tạo dữ liệu thực (DGP), trong khi phần dư là những gì còn sót lại sau khi ước tính mô hình của bạn. Trong thực tế, các giả định như tính quy tắc, tính đồng nhất và tính độc lập áp dụng cho các lỗi của DGP, chứ không phải phần dư của mô hình của bạn. (Ví dụ: cócác tham số phù hợptrong mô hình của bạn, chỉ cóphần dư N - ( p + 1 ) có thể độc lập.) Tuy nhiên, chúng tôi chỉ có quyền truy cập vào phần dư, vì vậy đó là những gì chúng tôi làm việc với.
DGP là viết tắt của quá trình tạo dữ liệu . Ngay cả khi mô hình của bạn phù hợp và phản ánh cấu trúc thực sự của DGP, phần dư sẽ không nhất thiết phải là bình thường, homoscedastic & độc lập nếu không có lỗi cơ bản.
Một lỗi là sự khác biệt giữa giá trị quan sát và giá trị thực (rất thường không quan sát được, được tạo ra bởi DGP).
Phần dư là sự khác biệt giữa giá trị quan sát và giá trị dự đoán (theo mô hình).
Thuật ngữ lỗi là một khái niệm lý thuyết không bao giờ có thể quan sát được, nhưng phần dư là giá trị thế giới thực được tính cho mỗi lần thực hiện hồi quy