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区别：

1，误差:即观测值与真实值的偏离;

残差:观测值与拟合值的偏离。

2，误差分为两类：系统误差与随机误差。其中，系统误差与测量方案有关，通过改进测量方案可以避免系统误差。随机误差与观测者，测量工具，被观测物体的性质有关，只能尽量减小，却不能避免。

残差则与预测有关，残差大小可以衡量预测的准确性。残差越大表示预测越不准确。残差与数据本身的分布特性，回归方程的选择有关。

3，误差:所有不同样本集的均值的均值,与真实总体均值的偏离。由于真实总体均值通常无法获取或观测到,因此通常是假设总体为某一分布类型,则有N个估算的均值;表征的是观测/测量的精确度;误差大,由异常值引起。表明数据可能有严重的测量错误;或者所选模型不合适。

残差:某样本的均值与所有样本集均值的均值的偏离;表征取样的合理性,即该样本是否具代表意义;残差大,表明样本不具代表性,也有可能由特征值引起。

拓展资料：计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

参考资料：误差

图一：model是模型数，residual是参差数，ss拟合数，df自由度，

图二：number of obs是样本数，F统计量，大好，p值大于0.05拒绝原假设。R-scuared就是R^2的意思，是拟合度，越高越好，下面那个调整后的R^2一般不看，root是单位根检验。

图三：第一列是各个系数，第二列是拟合系数值，就是你的方程中带入系数的值，第三列是残差，下一列t值，一般大于1.96为好，下一列p值大于0.05保留，否则舍。最后就是95%置信水平下预测区间。

标准残差，就是各残差的标准方差，即是残差的平方和除以(残差个数-1)的平方根。以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。（δ-残差的均值）/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0，1)。

实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归线拟合。

残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话，我们可以将残差看作误差的观测值。

它应符合模型的假设条件，且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息，来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。

为了更深入地研究某一自变量与因变量的关系，人们还引进了偏残差。此外，还有学生化残差、预测残差等。以某种残差为纵坐标，其它变量为横坐标作散点图，即残差图，它是残差分析的重要方法之一。

百度百科-残差