一、性質不同

1、隨機誤差項：不包含在模型中的解釋變量和其他一些隨機因素對被解釋變量的總影響項。

2、殘差：殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值（擬合值）之間的差。

二、作用不同

1、隨機誤差項：各種隨機因素對模型的影響，反映了未納入模型中的其他各種因素的影響。

2、殘差：“殘差”蘊含了有關模型基本假設的重要信息。如果回歸模型正確的話，可以將殘差看作誤差的觀測值。

三、特點不同

1、隨機誤差項：模型數學形式的誤差，如用線性模型近似非線性經濟關系，不屬於隨機誤差。將隨機誤差項引入模型，是經濟計量學與數理經濟學的根本區別。

2、殘差：應符合模型的假設條件，且具有誤差的一些性質。利用殘差所提供的信息，來考察模型假設的合理性及數據的可靠性稱為殘差分析。

隨機擾動項是數字在函數中輸入干擾因數，殘差就是干擾後的結果