residuals を覚えるポイント・使い方
residuals は、統計で観測値からモデルの予測値を引いた差を表す「残差」の複数形です。予測で説明しきれずに残った差と捉えると覚えやすくなります。
check the residuals（残差を確認する）や plot the residuals（残差をグラフにする）の形で、モデルを評価する場面に使います。
The analyst checked the residuals to evaluate the model.
分析者はモデルを評価するために残差を確認しました。
残差
解説 Definition
residuals は residual（残り、残差、残留物）の複数形で、処理後に残ったものを表します。統計では、観測値から対応するモデルの予測値を引いた差を指します。
Residuals are quantities or materials left after a process. In statistics, they are the differences between observed values and the corresponding values predicted by a model, and their size or pattern can help reveal how well that model fits the data.
使い方 Usage
- check、plot、analyze the residuals は、それぞれ残差を確認する、グラフにする、分析するという組み合わせです。 Common combinations are check the residuals, plot the residuals, and analyze the residuals.
- large residuals は「大きな残差」。残差の大きさやパターンは、モデルがデータにどの程度合うかを調べる手がかりになります。 Large residuals means large differences between observed and predicted values. Their size or pattern can help assess how well a model fits the data.
覚え方のコツ Memory Tip
residual に複数の -s を付けた形で、語末の -s は /z/ と発音します。統計では「観測値 − 予測値」で残る差と覚えましょう。
Add the plural -s to residual; the ending is pronounced /z/. In statistics, remember the difference left after subtracting the predicted value from the observed value.
例文
The analyst checked the residuals to evaluate the model.
分析者はモデルを評価するために残差を確認しました。
Large residuals may suggest that the equation does not fit the data well.
大きな残差は、その式がデータにうまく合っていないことを示す場合があります。
The graph of residuals revealed a pattern that the team had missed.
残差のグラフから、チームが見落としていたパターンが明らかになりました。
residuals の類義語・関連語
residuals の語源・成り立ち Etymology
residualsはresidualの複数形で、後期ラテン語residuus『残っている』に由来します。re-『後ろに』+ sedere『座る、とどまる』から成り、『あとに居残ったもの』が統計の『残差』になりました。関連語はresidue、resideです。
Residuals is the plural of residual, which comes through Late Latin residualis from Latin residuus, meaning “remaining.” That word is associated with residere, “to remain behind,” formed from re- and sedere, “to sit.” The literal notion of something staying behind developed into the general sense of a remainder and then the statistical sense of a difference left after a predicted value is compared with an observation.
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