比如有一條回歸分析模型如下:

Y=339.05+0.08x+e

那麼我們知道常數是339.05 斜率是0.08 這個常數和斜率是對母數(常數和斜率的母數)的估計值 這個估計值的統計術語叫做"現實值(realization)" 聽起來就知道它要表達的是你眼下所看見的現實是觀察下的值 是你親眼所見 親眼所知的一個現實 其實就是"觀察值" 這個值會隨著不同的隨機樣本而波動 當你隨機抽樣100份 會有100個現實值 取其平均數 會非常貼近母數 

這就打破了一個統計迷思 比如初學者以為回歸等式的常數是"固定不變" 其實它只是一個估計值 而這個估計值來自於手上的數據 

那個e(殘差)是不是估計值 因為殘差是觀察值與預測值的差 所以當然也是會隨著不同的隨機樣本而波動 因此當然也只是一個realization