兩者都是對"樣本值偏離均值"的測量. 1.樣本誤差是指樣本對母本(無法觀察到的)均值及真實值的均值的偏離. 殘差則是指樣本和觀察值(樣本總體)或迴歸值(擬合)的差額. （p.s.擬合值是統計模型的擬合結果,是依據擬合模型得出的.)簡單理解為:誤差:即觀測值與真實值的偏離;殘差:觀測值與擬合值的偏離.2.誤差與殘差，這兩個概念在某程度上具有很大的相似性，都是衡量不確定性的指標，可是兩者又存在區別。 誤差與測量有關，誤差大小可以衡量測量的準確性，誤差越大則表示測量越不準確。（1）誤差分為兩類：系統誤差與隨機誤差。①系統誤差與測量方案有關，透過改進測量方案可以避免系統誤差。②隨機誤差與觀測者，測量工具，被觀測物體的性質有關，只能儘量減小，卻不能避免。（2）殘差――與預測有關，殘差大小可以衡量預測的準確性。殘差越大表示預測越不準確。殘差與資料本身的分佈特性，迴歸方程的選擇有關。3.總結誤差大,由異常值引起.表明資料可能有嚴重的測量錯誤;或者所選模型不合適殘差大,表明樣本不具代表性,也有可能由特徵值引起反正要看一個模型是否合適,看誤差;要看所取樣本是否合適,看殘差！