回归分析中因变量y的观测值与预测值之差,称为A. 标准差B. 标准误C. 误差D. 残差E. 斜率

步骤 1：理解回归分析中的概念
在回归分析中，因变量y的观测值是指实际数据中y的值，而预测值是指根据回归模型预测出的y的值。两者之间的差异是模型预测与实际观测之间的差距。

步骤 2：定义残差
残差是指因变量y的观测值与预测值之间的差异。在数学上，残差可以表示为：残差 = 观测值 - 预测值。残差是衡量回归模型拟合效果的重要指标之一，残差越小，说明模型的预测效果越好。

步骤 3：排除其他选项
A. 标准差：标准差是衡量数据分散程度的指标，与残差无关。
B. 标准误：标准误是衡量样本统计量（如均值）的标准差，与残差无关。
C. 误差：误差是一个广泛的概念，可以指任何类型的错误或偏差，但在这里特指残差。
E. 斜率：斜率是回归模型中自变量与因变量之间关系的度量，与残差无关。