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在金融與統計學領域，回歸標準差是一個關鍵概念。它用于衡量回歸模型中因變量的實際值與預測值之間的偏離程度。簡單來說，回歸標準差反映了回歸直線周圍數據點的離散狀況。數值越小，表明數據點越靠近回歸直線，意味著模型對數據的擬合效果越好；反之，則說明模型預測的準確性有待提升。深入理解回歸標準差，對分析數據規律、評估模型質量等有著重要意義。

什么是回歸標準差

1、回歸估計標準差與標準差的計算原理是一致的，兩者都是反映平均差異程度和代表性的指標。一般標準差反映的是各變量值與其平均數的平均差異程度，表明其平均數對各變量值的代表性強弱。

2、回歸標準誤差反映的是因變量各實際值與其估計值之間的平均差異程度，表明其估計值對各實際值的代表性強弱，其值越小，估計值的代表性越強，用回歸方程估計或預測的結果越準確。