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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
(1)標準となる数値・位置・方向などからのかたより。 また， その度合。 偏倚(ヘンイ)。
あとに残りとどまること。 残っていること。
化された層に対して同一性マッピングに近づくことができないという仮説が成り立つ。 多層ニューラルネットワークモデルでは、ある数（例えば2層や3層）の積層層を持つサブネットワークを考える。このサブネットワークが実行する基本的な機能を𝐻 ( 𝑥 ) に定義する。ここで 𝑥
偏差値による優劣の判断は元の数字の特性に依存する。学力テストなど高い得点ほど良い場合は偏差値が高いほど良いとされる。また、ゴルフのスコアのように低い得点ほど良い場合は、偏差値も低い方が良いとされる。射的など目標にどれだけ近いかとする場合は中心である50が最も良いとされ、それから離れるほど悪い結果とされる。 データの値
オーステナイトを減少させたい場合は、高温焼戻しを適用したり、室温以下の温度に冷却して残留オーステナイトをマルテンサイト化させるといった処理（深冷処理またはサブゼロ処理）を施すことがある。 ^ a b 坂本卓『絵とき 機械材料 基礎のきそ』日刊工業新聞社、2007年、84頁-頁。ISBN 978-4526058479。
。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 =
母集団や確率変数の標準偏差を σ で、標本の標準偏差を s で表すことがある。 二乗平均平方根 (RMS) を用いると、標準偏差は偏差の二乗平均平方根に等しくなる。 データ x1, x2, …, xn の平均値からの散らばり具合を数値にした標準偏差は、次の式で定義される： s = 1 n ∑ i
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