「殘差值」是統計學和數據分析中的一個術語，指的是預測值與實際觀察值之間的差異。具體來說，當我們用一個模型來預測某個數據點的值時，殘差值就是這個預測值與實際值之間的差距。殘差值可以用來評估模型的準確性，殘差越小，表示模型的預測越準確。
在統計學中，殘差值通常被稱為殘差，這個詞主要強調預測值與實際值之間的差異。它不僅用於回歸分析，還可以應用於其他類型的模型中。殘差的分析可以幫助我們理解模型的適用性和準確性，並且可以揭示數據中的潛在模式或異常。
例句 1：
在這個模型中，殘差顯示出一些明顯的趨勢。
In this model, the residuals show some clear trends.
例句 2：
我們需要檢查殘差，以確保模型的可靠性。
We need to check the residuals to ensure the model's reliability.
例句 3：
殘差分析幫助我們了解預測的準確性。
Residual analysis helps us understand the accuracy of the predictions.
在數據分析中，誤差是指預測值與實際值之間的差距。這個詞通常用於描述模型的準確性，並且可以用來計算不同模型的性能。誤差的大小可以幫助研究者判斷模型的有效性，並且可以引導他們進行調整或改進。
例句 1：
這個模型的預測誤差太大，我們需要重新考慮參數。
The prediction error of this model is too large; we need to reconsider the parameters.
例句 2：
我們計算了每個預測的誤差，並將其用於模型評估。
We calculated the error for each prediction and used it for model evaluation.
例句 3：
降低誤差是提高模型準確度的關鍵。
Reducing the error is key to improving the model's accuracy.
偏差是指實際值與預測值之間的差異，強調了數據點的變異性。在統計學中，偏差可以用來評估模型的準確性，並且可以用於識別異常值。偏差的分析有助於研究者了解數據的分佈情況。
例句 1：
這些數據點的偏差顯示出模型的不足之處。
The deviation of these data points shows the shortcomings of the model.
例句 2：
我們需要量化每個數據的偏差，以便進行更深入的分析。
We need to quantify the deviation of each data point for deeper analysis.
例句 3：
偏差的大小可以幫助我們判斷模型的適用性。
The size of the deviation can help us determine the model's applicability.
預測誤差是專門用來描述預測結果與實際結果之間的差異，通常用於經濟學、氣象學和其他需要預測的領域。這個術語強調了預測的不確定性和風險，並且可以用來評估預測模型的準確性。
例句 1：
氣象預報的預測誤差會影響我們的行程安排。
The forecast error in the weather report can affect our travel plans.
例句 2：
我們分析了過去幾年的預測誤差，以改善未來的預測。
We analyzed the forecast errors from the past years to improve future predictions.
例句 3：
降低預測誤差是提高業務決策質量的關鍵。
Reducing forecast errors is key to improving the quality of business decisions.