Residual Point는 통계학 및 데이터 분석에서 사용되는 개념으로, 회귀 분석이나 모델링에서 실제 관측값과 예측값 간의 차이를 나타내는 점을 의미한다. 특정한 데이터 포인트가 예측 모델에 의해 생성된 값과의 차이를 나타내며, 이 차이를 잔차(residual)라고 한다.

잔차는 데이터의 적합성을 평가하고 모델의 성능을 확인하는 데 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 회귀 분석에서 각 관측값에 대한 잔차는 해당 관측값과 회귀선 간의 수직 거리로 정의된다. 이는 모델이 데이터에 얼마나 잘 맞는지를 나타내는 중요한 지표로, 잔차가 작을수록 모델의 예측력이 우수함을 의미한다.

Residual Point는 또한 잔차 분석에 사용되며, 잔차의 분포나 패턴을 통해 모델의 가정이 적합한지 여부를 점검할 수 있다. 예를 들어, 잔차가 무작위로 분포되어 있는 경우, 이는 모델이 데이터의 구조를 잘 캡처하고 있다는 것을 의미하지만, 특정한 패턴이 발견된다면 모델에 수정이 필요할 수 있다.

통계적 추론 및 검정 과정에서도 Residual Point는 중요한 역할을 하며, 잔차의 특성을 이용하여 모델의 신뢰구간이나 가설 검정을 수행할 수 있다. 데이터 분석과 모델링에서 Residual Point는 데이터의 이해와 분석 결과의 해석을 위한 기초적인 요소로 널리 활용된다.