随机误差和残差都是统计学中的概念，但它们描述的是不同的现象。
随机误差是指测量结果与真实值之间的差异，这些差异是不可避免的，因为它们是由测量过程中的随机因素引起的，当我们用天平称量物体时，如果我们不小心移动了天平或者读数时出现了视觉误差，那么我们的测量结果可能会与真实值有所偏差，这就是随机误差。
残差则是指模型预测值与实际观测值之间的差异，在统计建模中，我们通常会使用一些函数来拟合实际观测数据，然后通过比较模型预测值与实际观测值来评估模型的准确性，如果模型预测值与实际观测值之间存在差异，那么这些差异就是残差。
随机误差和残差的主要区别在于它们的来源不同：随机误差是由于测量过程中的随机因素引起的，而残差则是由于模型本身或数据质量等问题引起的，随机误差是不可避免的，而残差可以通过改进模型或数据质量等方式进行减小。
