残差（ざんさ、英: residual）とは 統計学において誤差の推定量、すなわち実際の測定値と推定されたモデルによる理論値との差。誤差と残差（英語版）、または、スチューデント化残差#誤差と残差を参照。 数値解析において反復計算で連続する2回の計算の間の差。 ^ Joel H. Ferziger; Milovan
。これは単に母集団パラメータ（平均と標準偏差）が未知であるという問題ではなく、一変量分布についての点推定のように同じ残差分布をデータが共有するのとは異なり、回帰分析するということが異なるデータポイントに対して異なる残差分布を生み出してしまうということである。 この簡単なモデルでは、計画行列 は X =
残差平方和
統計学において、残差平方和（ざんさへいほうわ、英: residual sum of squares, RSS）は、残差の平方（二乗）の和である。残差二乗和、SSR（sum of squared residuals）やSSE（sum of squared errors of
重み付き残差法
{\displaystyle U(x)} を求めることができる。 重み付き残差法には重み関数の選び方によっていくつかの方法がある。 選点法：重み関数としてディラックのデルタ関数を適用する。 最小二乗法 モーメント法 ガラーキン法（英語版） 重み関数として未知数の基底関数を用いる。つまり、 χ i = ψ i {\displaystyle
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