Definizione del termine errore
Un termine di errore è una variabile residua prodotta da un modello statistico o matematico, che viene creata quando il modello non rappresenta completamente la relazione effettiva tra le variabili indipendenti e le variabili dipendenti. Come risultato di questa relazione incompleta, il termine di errore è la quantità in cui l'equazione può differire durante l'analisi empirica.
Il termine di errore è anche noto come termine residuo, disturbo o resto ed è variamente rappresentato in modelli dalle lettere e, ε o u.
È una formula di esempio in cui si applica un termine di errore
Un termine di errore significa essenzialmente che il modello non è completamente accurato e si traduce in risultati diversi durante le applicazioni del mondo reale. Ad esempio, supponiamo che esista una funzione di regressione lineare multipla che assume la forma seguente:
Y = αX + βρ + ϵwhere: α, β = Parametri costantiX, ρ = Variabili indipendentiϵ = Termine di errore \ inizio {allineato} & Y = \ alpha X + \ beta \ rho + \ epsilon \\ & \ textbf {dove:} \\ & \ alpha, \ beta = \ text {Parametri costanti} \\ & X, \ rho = \ text {Variabili indipendenti} \\ & \ epsilon = \ text {Termine di errore} \\ \ end {align} Y = αX + βρ + ϵwhere: α, β = parametri costantiX, ρ = variabili indipendentiϵ = termine di errore
Quando la Y effettiva differisce dalla Y prevista o prevista nel modello durante un test empirico, il termine di errore non è uguale a 0, il che significa che ci sono altri fattori che influenzano Y.
Comprensione dei termini di errore
Un termine di errore rappresenta il margine di errore all'interno di un modello statistico; si riferisce alla somma delle deviazioni all'interno della linea di regressione, che fornisce una spiegazione della differenza tra i risultati del modello e i risultati effettivamente osservati. La linea di regressione viene utilizzata come punto di analisi quando si tenta di determinare la correlazione tra una variabile indipendente e una variabile dipendente.
Cosa ci dicono i termini di errore?
All'interno di un modello di regressione lineare che tiene traccia del prezzo di un titolo nel tempo, il termine di errore è la differenza tra il prezzo atteso in un determinato momento e il prezzo effettivamente osservato. Nei casi in cui il prezzo è esattamente quello che era stato previsto in un determinato momento, il prezzo scenderà sulla linea di tendenza e il termine di errore sarà zero.
I punti che non cadono direttamente sulla linea di tendenza mostrano il fatto che la variabile dipendente, in questo caso, il prezzo, è influenzata da qualcosa di più della semplice variabile indipendente, che rappresenta il passare del tempo. Il termine di errore indica qualsiasi influenza esercitata sulla variabile di prezzo, come i cambiamenti nel sentimento del mercato.
I due punti dati con la massima distanza dalla linea di tendenza dovrebbero essere uguali a distanza dalla linea di tendenza, rappresentando il margine di errore più grande.
Se un modello è eteroschedastico, un problema comune nell'interpretazione corretta dei modelli statistici, si riferisce a una condizione in cui la varianza del termine di errore in un modello di regressione varia ampiamente.
Key Takeaways
- Un termine di errore appare in un modello statistico, come un modello di regressione, per indicare l'incertezza nel modello.
- Il termine di errore è una variabile residua che spiega la mancanza di una perfetta bontà di adattamento.
- L'eteroschedastico si riferisce a una condizione in cui la varianza del termine residuo, o termine di errore, in un modello di regressione varia ampiamente.
Regressione lineare, termine di errore e analisi dello stock
La regressione lineare è una forma di analisi che si riferisce alle tendenze attuali sperimentate da un determinato titolo o indice fornendo una relazione tra una variabile dipendente e indipendente, come il prezzo di un titolo e il passare del tempo, ottenendo una linea di tendenza che può essere usato come modello predittivo.
Una regressione lineare presenta un ritardo inferiore rispetto a quello riscontrato con una media mobile, poiché la linea è adatta ai punti di dati anziché basata sulle medie all'interno dei dati. Ciò consente alla linea di cambiare in modo più rapido e drammatico di una linea basata sulla media numerica dei punti dati disponibili.
La differenza tra termini di errore e residui
Sebbene il termine di errore e il residuo siano spesso usati come sinonimi, esiste un'importante differenza formale. Un termine di errore è generalmente non osservabile e un residuo è osservabile e calcolabile, rendendo molto più semplice la quantificazione e la visualizzazione. In effetti, mentre un termine di errore rappresenta il modo in cui i dati osservati differiscono dalla popolazione effettiva, un residuo rappresenta il modo in cui i dati osservati differiscono dai dati della popolazione campione.
Impara di più riguardo
Per sviluppare le tue conoscenze sull'argomento dei termini di errore del modello, leggi di più sulla deviazione standard residua.
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