残差和尺度：统计学基本概念解析

在统计学中，'residual' 和 'scale' 分别指残差和尺度。

• 残差 ('residual') 指的是实际观测值和预测值之间的差异，也就是误差。在回归分析中，残差是指因变量的实际观测值与回归方程的估计值之间的差异。残差可以用来评估回归模型的拟合程度，如果残差较小，则说明回归模型的拟合程度较好。
• 尺度 ('scale') 指的是度量的单位或比例尺。在统计学中，尺度通常分为四种类型：名义尺度、顺序尺度、区间尺度和比率尺度。不同的尺度类型决定了可用的统计方法和分析技术。例如，在比较两个组的平均值时，必须使用比率尺度。

总之，'residual' 和 'scale' 是统计学中常用的概念，用于描述回归模型的拟合程度和度量数据的尺度类型。