"残差1.96"在统计学中通常指的是残差的标准误差，它反映了模型预测值与实际观测值之间的差异，在假设检验中，如果残差的绝对值小于1.96，这可能意味着模型的拟合效果较好，因为1.96是正态分布中0.05置信水平下的标准差，超过这个范围则可能表明存在异常或者模型需要进一步优化。
是否大或小不能孤立判断，需要结合具体的数据集、模型类型和应用场景来分析，对于某些精度要求高的领域，如金融或科学研究，1.96可能是较大的偏差；而在其他领域，如日常业务预测，可能就相对较小，残差1.96并不一定代表问题，关键在于它是否符合预期，以及对结果的影响程度，深入理解和评估残差的分布和相关性，才是做出准确判断的关键。
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