残差检验法（residual checking method），理学-系统科学-系统技术科学-系统通信与估计-建模数据-模型检验，通过残差所提供的信息，分析出所建立模型的准确性、可靠性等，从而检验出模型设定正确与否的方法。模型的残差是指变量的观测值与计算出的预测值之间的差异。残差检验常用于统计学中的回归分析中，回归分析指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，常用来判断数值结果是否在可接受的范围内。在数学上，数据集中第个观测的残差定义为：(1)式中为数据集中第个响应；为回归函数；为解释变量的向量；为未知参数的观测值。如果相应的模型是正确的，残差将近似于使解释变量与响应变量呈现统计关系的随机误差。因此，如果残差表现出随机行为，则表明该模型是可行的。反之，如果残差中存在非随机结构，那么表明该模型不符合要求。残差检验法主要有图形分析残差和数值分析残差两种方式。①图形分析残差。通过对残差进行视觉检查，以寻找明显的随机性偏差，是检查造成模型不符合要求问题的基本方法。