在金融与统计学领域，回归标准差是一个关键概念。它用于衡量回归模型中因变量的实际值与预测值之间的偏离程度。简单来说，回归标准差反映了回归直线周围数据点的离散状况。数值越小，表明数据点越靠近回归直线，意味着模型对数据的拟合效果越好；反之，则说明模型预测的准确性有待提升。深入理解回归标准差，对分析数据规律、评估模型质量等有着重要意义。

什么是回归标准差

1、回归估计标准差与标准差的计算原理是一致的，两者都是反映平均差异程度和代表性的指标。一般标准差反映的是各变量值与其平均数的平均差异程度，表明其平均数对各变量值的代表性强弱。

2、回归标准误差反映的是因变量各实际值与其估计值之间的平均差异程度，表明其估计值对各实际值的代表性强弱，其值越小，估计值的代表性越强，用回归方程估计或预测的结果越准确。