Что такое ошибка?

Термин ошибки – это остаточная переменная, создаваемая статистической или математической моделью, которая создается, когда модель не полностью представляет фактическую связь между независимыми переменными и зависимыми переменными. В результате этого неполного отношения термин ошибки – это величина, на которую уравнение может отличаться во время эмпирического анализа.

Термин ошибки также известен как остаточный, возмущающий или остаточный член и по-разному представлен в моделях буквами e, ε или u.

Ключевые моменты

  • Термин ошибки появляется в статистической модели, такой как регрессионная модель, для обозначения неопределенности в модели.
  • Термин ошибки – это остаточная переменная, которая объясняет отсутствие идеального соответствия.
  • Гетероскедастичность относится к состоянию, при котором дисперсия остаточного члена или члена ошибки в регрессионной модели широко варьируется.

Термин ошибки по существу означает, что модель не совсем точна и приводит к различным результатам в реальных приложениях. Например, предположим, что есть множественная линейная регрессия функция, которая принимает следующую форму:

Y = αX + βρ + ϵ где: α, β = постоянные параметры X, ρ = независимые переменныеϵ = термин ошибки begin {выровненный} & Y = alpha X + beta rho + epsilon & textbf {где:} & alpha, beta = text {Постоянные параметры} & X, rho = text {Независимые переменные} & epsilon = text {Ошибка условия} end {выровненный} Y = αX + βρ + εwhere: α, β = Константа parametersX, ρ = Независимый variablesε = термин Ошибка

Когда фактический Y отличается от ожидаемого или прогнозируемого Y в модели во время эмпирического теста, тогда термин ошибки не равен 0, что означает, что существуют другие факторы, влияющие на Y.

Термин ошибки представляет предел погрешности в статистической модели; это относится к сумма отклонений в пределах линия регрессии , который обеспечивает объяснение разницы между результатами модели и фактическими наблюдаемыми результатами. Линия регрессии используется в качестве точки анализа при попытке определить корреляцию между одной независимой переменной и одной зависимой переменной.

В рамках модели линейной регрессии, отслеживающей цену акции с течением времени, термин ошибки представляет собой разницу между ожидаемой ценой в определенный момент времени и ценой, которая фактически наблюдалась. В тех случаях, когда цена точно соответствует ожидаемой в конкретный момент времени, цена упадет по линии тренда, а ошибка будет равна нулю.

Точки, которые не попадают непосредственно на линию тренда, демонстрируют тот факт, что на зависимую переменную, в данном случае, цену, влияет не только независимая переменная, представляющая ход времени. Термин ошибки означает любое влияние, оказываемое на ценовую переменную, такое как изменения в настроение рынка ,

Две точки данных с наибольшим расстоянием от линии тренда должны находиться на одинаковом расстоянии от линии тренда, что представляет наибольшую погрешность.

Если модель гетероскедастичны общая проблема в правильной интерпретации статистических моделей, это относится к состоянию, при котором дисперсия члена ошибки в регрессионной модели широко варьируется.

Линейная регрессия – это форма анализа, которая связана с текущими тенденциями, с которыми сталкивается конкретная ценная бумага или индекс, обеспечивая связь между зависимыми и независимыми переменными, такими как цена ценной бумаги и течением времени, что приводит к линии тренда, которая может использоваться как прогнозная модель ,

Линейная регрессия демонстрирует меньшую задержку, чем при скользящее среднее , так как линия соответствует точкам данных, а не на основе средних значений в данных. Это позволяет линии изменяться быстрее и значительно, чем линия, основанная на численном усреднении доступных точек данных.

Хотя термин ошибки и остаток часто используются как синонимы, существует важное формальное различие. Термин ошибки, как правило, ненаблюдаемый, а остаток можно наблюдать и вычислять, что значительно упрощает количественную оценку и визуализацию. В действительности, хотя термин ошибки представляет собой то, как наблюдаемые данные отличаются от фактических Население , остаток представляет собой отличие наблюдаемых данных от образец данные о населении.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *