先看一下常见的回归公式：

y = \sum_{j=1}^p \beta_j x + \beta_0

但实际上，上述等式在求得参数\beta_j和\beta_0之后并不能完全相等，预测值\hat{y}和真实值y之间是有一个残差的（residual）。
这里简单解释一下，正常情况下我们的观测值并不等于真实值，由于观测的
观测值和真实值之间的差值，而残差是观测值和拟合值之间的差值，其实没啥区别），即\epsilon，所以真正的等式是：

\hat{y} = \sum_{j=1}^p \beta_j x + \beta_0

y = \sum_{j=1}^p \beta_j x + \beta_0 + \epsilon