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事实上，你可以理解白噪声是一个纯粹的随机过程，也就是说，没有特征可以发现，没有相关性等特性。
在统计学中，我们建立回归方程，希望我们提取的信息越多越好。也就是说，我们希望回归后的残差项信息被完全提取出来，所以残差项是白噪声。因此，通常通过检验残差项的性质来判断回归方程的性质。你可以先阐明回归模型的理论。根据专业定义：随机变量x（T）（T=1，2，3…）如果它是由一系列不相关的随机变量组成的，也就是说，对于不等于T的所有s，随机变量XT和XS的协方差为零，则称为纯随机过程。对于纯随机过程，如果其期望值和方差为常数，则称为白噪声过程。
所谓残差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差值，即实际观测值与回归估计值之间的差值。在回归分析中，根据回归方程得到的实测值与预测值之差用δ表示。残差δ服从正态分布n（0，σ2）。（δ-残差平均值）/残差标准差称为标准化残差，用δ*表示。δ*遵循标准正态分布n（0,1）。实验点的标准化残差超出（-2,2）区间的概率≤0.05。如果一个实验点的标准化残差在（-2,2）区间之外，则可以判定为95%置信度的异常实验点，不参与回归直线拟合。显然，数据对和残差一样多。残差分析是通过残差提供的信息来分析数据的可靠性、周期性或其他干扰。
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