Ano ang isang Error Term?
Ang isang term na error ay isang natitirang variable na ginawa ng isang istatistika o matematikal na modelo, na nilikha kapag ang modelo ay hindi ganap na kumakatawan sa aktwal na ugnayan sa pagitan ng mga independiyenteng variable at ang mga umaasa sa variable. Bilang isang resulta ng hindi kumpletong relasyon na ito, ang term ng error ay ang halaga kung saan ang equation ay maaaring magkakaiba sa panahon ng empirical analysis.
Ang term na error ay kilala rin bilang tira, kaguluhan, o natitirang term at iba-ibang kinakatawan sa mga modelo ng mga titik e, ε, o u.
Mga Key Takeaways
- Ang isang term na error ay lilitaw sa isang modelo ng istatistika, tulad ng isang modelo ng regression, upang ipahiwatig ang kawalan ng katiyakan sa modelo.Ang error na term ay isang tira na variable na account para sa isang kakulangan ng perpektong kabutihan ng fit.Heteroskedastic ay tumutukoy sa isang kondisyon kung saan ang pagkakaiba-iba ng ang natitirang termino, o error term, sa isang modelo ng regression ay magkakaiba-iba.
Isang Isang Halimbawang Pormula Nasaan Ang Isang Katutubong Term na Aplikasyon Ay
Ang isang term na error ay mahalagang nangangahulugan na ang modelo ay hindi ganap na tumpak at nagreresulta sa magkakaibang mga resulta sa panahon ng mga aplikasyon sa real-world. Halimbawa, ipagpalagay na mayroong maraming mga linear regression function na tumatagal ng sumusunod na form:
Y = αX + βρ + kung saan: α, β = Patuloy na mga parameterX, ρ = Independent variable = = Error term
Kung ang aktwal na Y ay naiiba sa inaasahan o hinulaang Y sa modelo sa panahon ng isang pagsubok sa empirikal, kung gayon ang term na error ay hindi katumbas 0, na nangangahulugang mayroong iba pang mga kadahilanan na nakakaimpluwensya sa Y.
Pag-unawa sa Mga Tuntunin ng Error
Ang isang term na error ay kumakatawan sa margin ng error sa loob ng isang modelo ng istatistika; tumutukoy ito sa kabuuan ng mga paglihis sa loob ng linya ng regression, na nagbibigay ng paliwanag para sa pagkakaiba sa pagitan ng mga resulta ng modelo at aktwal na mga sinusunod na resulta. Ang linya ng regression ay ginagamit bilang isang punto ng pagsusuri kapag sinusubukan upang matukoy ang ugnayan sa pagitan ng isang independiyenteng variable at isang dependant variable.
Ano ang Sinasabi sa Atin sa Mga Tuntunin ng Error?
Sa loob ng isang linear na regression modelong pagsubaybay sa presyo ng stock sa paglipas ng panahon, ang term ng error ay ang pagkakaiba sa pagitan ng inaasahang presyo sa isang partikular na oras at ang presyo na aktwal na sinusunod. Sa mga pagkakataon kung saan ang presyo ay eksakto kung ano ang inaasahan sa isang partikular na oras, ang presyo ay mahuhulog sa linya ng trend at ang error term ay magiging zero.
Ang mga puntos na hindi bumagsak nang direkta sa linya ng trend ay nagpapakita ng katotohanan na ang umaasa na variable, sa kasong ito, ang presyo, ay naiimpluwensyahan ng higit sa independyenteng variable, na kumakatawan sa paglipas ng oras. Ang termino ng error ay nakatayo para sa anumang impluwensya na ipinagpapalit sa variable ng presyo, tulad ng mga pagbabago sa sentimento sa merkado.
Ang dalawang puntos ng data na may pinakamalaking distansya mula sa linya ng trend ay dapat na isang pantay na distansya mula sa linya ng takbo, na kumakatawan sa pinakamalaking margin ng error.
Kung ang isang modelo ay heteroskedastic, isang karaniwang problema sa pagbibigay kahulugan ng mga istatistikong modelo nang tama, tumutukoy ito sa isang kondisyon kung saan ang pagkakaiba-iba ng termino ng error sa isang modelo ng regression ay magkakaiba-iba.
Linear Regression, Error Term, at Pagtatasa ng Stock
Ang linear regression ay isang anyo ng pagsusuri na nauugnay sa kasalukuyang mga uso na naranasan ng isang partikular na seguridad o index sa pamamagitan ng pagbibigay ng isang relasyon sa pagitan ng isang nakasalalay at independiyenteng mga variable, tulad ng presyo ng isang seguridad at paglipas ng oras, na nagreresulta sa isang linya ng trend na maaari gamitin bilang isang mapaghulaang modelo.
Ang isang linear na regression ay nagpapakita ng mas kaunting pagkaantala kaysa sa naranasan na may isang average na paglipat, dahil ang linya ay angkop sa mga puntos ng data sa halip na batay sa mga average sa loob ng data. Pinapayagan nito ang linya na magbago nang mas mabilis at kapansin-pansing kaysa sa isang linya batay sa bilang ng averaging ng magagamit na mga puntos ng data.
Ang Pagkakaiba sa pagitan ng Mga Tuntunin sa Pagkakamali at Mga Residual
Bagaman ang error term at residual ay madalas na ginagamit nang magkasingkahulugan, mayroong isang mahalagang pormal na pagkakaiba. Ang isang term na error ay karaniwang hindi napapansin at ang isang natitira ay napapansin at kinakalkula, na ginagawang mas madali upang matukoy at mailarawan. Sa bisa, habang ang isang term na error ay kumakatawan sa paraan ng sinusunod na data ay naiiba sa aktwal na populasyon, ang isang nalalabi ay kumakatawan sa paraan na sinusunod ng data ay naiiba sa data ng sample ng populasyon.
