殘差分析是一種統計方法，用於評估和診斷迴歸分析模型的適用性和準確性。
在數理統計中，殘差是指實際觀察值與估計值（擬合值）之間的差。這些差異反映了觀測值中的隨機誤差對理論計算值的影響。殘差分析利用這些殘差提供的信息來考察模型的假設是否合理，以及數據是否可靠。例如，在迴歸模型中，殘差分析可以幫助確定模型的誤差項是否具有恆定的方差，是否服從正態分佈，以及自變量和因變量之間的關係是否被正確地描述。
殘差分析還包括使用殘差圖，這是一種圖形表示，用於直觀地展示殘差與自變量或因變量的關係。通過分析殘差圖的形態和特點，可以進一步瞭解模型的假設是否成立。例如，如果殘差圖顯示殘差隨自變量的增加而增加或減少，這可能表明模型的方差齊性假設不成立。