설명변수의 각 수준 내에서의 오차를 의미하며
즉, 관측치의 반복으로 생긴 순수오차를 Pure Error라 한다

예를 들어, 다음과 같은 독립변수(X) 12개의 수준에 대해 관찰된 종속변수(Y)로
회귀식 Y = 1.386 + 3.057 X 가 구해졌다고 하자

이때 X = 11에 대해 두번 측정한 값이 관측되었다.
x(11)에 대한 두개의 Y값의 평균은 Y-bar = (34.2+37.3)/2 = 35.75로 계산할 수 있다.

여기서, 순수 오차 (Pure Error) = Σ(Yi-Ybar)^2 이므로
PE = (34.2-35.75)^2 + (37.3-35.75)^2 = 4.805 와 같이 계산해 낼 수 있다.

잔차(Residual Error, 15.3)에서 방금구한 순수 오차 (Pure Error, 4.805)를 빼어주면
적합성 결여(Lack of Fit)값인 10.495를 구할 수 있다.

순수 오차 (Pure Error)는 적합성 결여(Lack of Fit)와 함께 독립변수들이 종속변수를
설명하는 것이 우연적인 것인가를 검정함으로써 회귀모형의 적합성을 판단하는데 사용한다