Какво е грешка термин?
Терминът за грешка е остатъчна променлива, произведена от статистически или математически модел, която се създава, когато моделът не представя напълно реалната връзка между независимите променливи и зависимите променливи. В резултат на тази непълна връзка терминът на грешката е сумата, при която уравнението може да се различава по време на емпиричен анализ.
Терминът за грешка е известен още като остатъчен, смущаващ или остатъчен термин и е различно представен в моделите с буквите e, ε или u.
Ключови заведения
- Терминът за грешка се появява в статистически модел, подобно на регресионен модел, за да посочи несигурността в модела. Терминът за грешка е остатъчна променлива, която обяснява липсата на перфектна доброта на приспособяване. остатъчният термин или терминът за грешка в регресионния модел варира в голяма степен.
Примерна формула, при която се прилага термин за грешка
Терминът за грешка по същество означава, че моделът не е напълно точен и води до различни резултати по време на реални приложения. Например, приемете, че има функция за множествена линейна регресия, която приема следната форма:
Y = αX + βρ + ϵ, където: α, β = постоянни параметриX, ρ = независими променливиϵ = термин на грешка
Когато действителното Y се различава от очакваното или прогнозираното Y в модела по време на емпиричен тест, тогава терминът на грешката не е равен на 0, което означава, че има и други фактори, които влияят на Y.
Разбиране на условията за грешка
Терминът за грешка представлява границата на грешката в рамките на статистически модел; тя се отнася до сумата от отклоненията в линията на регресия, която дава обяснение за разликата между резултатите от модела и реално наблюдаваните резултати. Регресионната линия се използва като точка за анализ при опит да се определи корелацията между една независима променлива и една зависима променлива.
Какво ни казват грешките?
В рамките на линеен регресионен модел, проследяващ цената на акцията във времето, терминът на грешката е разликата между очакваната цена в определен момент и цената, която действително се наблюдава. В случаите, когато цената е точно това, което се очакваше в определен момент, цената ще падне върху линията на тренда и терминът за грешка ще бъде нула.
Точките, които не попадат директно върху линията на тренда, показват факта, че зависимата променлива, в този случай, цената, се влияе от нещо повече от само независимата променлива, представляваща течение на времето. Терминът за грешка означава всяко влияние, което се оказва върху променливата на цените, като например промени в пазарните настроения.
Двете точки с данни с най-голямо разстояние от линията на тренда трябва да са равни на разстояние от линията на тренда, представляваща най-голямото допустимо отклонение.
Ако моделът е хетероскедастичен, често срещан проблем при правилната интерпретация на статистическите модели, той се отнася до условие, при което дисперсията на термина за грешка в регресионен модел варира значително.
Линейна регресия, термин за грешка и анализ на запасите
Линейната регресия е форма на анализ, която се отнася до текущите тенденции, изпитвани от определена ценна книга или индекс чрез осигуряване на връзка между зависими и независими променливи, като цената на ценната книга и преминаването на времето, което води до тенденция, която може да да се използва като предсказуем модел.
Линейната регресия показва по-малко закъснение от тази, която се наблюдава с подвижна средна стойност, тъй като линията е годна за точките от данни, вместо да се базира на средните стойности в данните. Това позволява линията да се променя по-бързо и драстично, отколкото линия, базирана на числово осредняване на наличните точки от данни.
Разликата между грешките и грешките
Въпреки че терминът грешка и остатъчната често се използват синонимно, има важна формална разлика. Терминът за грешка като цяло не се наблюдава и остатъкът е наблюдаван и изчислим, което прави много по-лесно количественото и визуализиране. В действителност, докато терминът за грешка представлява начина, по който наблюдаваните данни се различават от реалната популация, остатъчният представлява начина, по който наблюдаваните данни се различават от данните от извадката от съвкупността.
