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 вынос
- 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. Heteroskedastic относится к состоянию, в котором дисперсия остаточный член или термин ошибки в регрессионной модели широко варьируется.
Пример формулы, к которой относится термин «ошибка»:
Термин ошибки по существу означает, что модель не совсем точна и приводит к различным результатам в реальных приложениях. Например, предположим, что есть функция множественной линейной регрессии, которая принимает следующую форму:
Y = αX + βρ + ϵ где: α, β = постоянные параметрыX, ρ = независимые переменныеϵ = погрешность
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.
Понимание условий ошибок
Термин ошибки представляет предел погрешности в статистической модели; это относится к сумме отклонений в пределах линии регрессии, которая 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.
Что говорят нам об ошибках?
В рамках модели линейной регрессии, отслеживающей цену акции с течением времени, термин ошибки - это разница 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 изменение настроения на рынке.
Две точки данных с наибольшим расстоянием от линии тренда должны находиться на одинаковом расстоянии от линии тренда, что представляет наибольшую погрешность.
Если модель гетероскедастична, что является распространенной проблемой правильной интерпретации статистических моделей, это относится к состоянию, при котором дисперсия члена ошибки в регрессионной модели широко варьируется.
Линейная регрессия, срок ошибки и анализ запаса
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 в качестве прогностической модели.
Линейная регрессия демонстрирует меньшую задержку, чем при использовании скользящего среднего, поскольку линия соответствует точкам данных, а не основана на средних значениях в данных. Это позволяет линии изменяться быстрее и значительно, чем линия, основанная на численном усреднении доступных точек данных.
Разница между ошибочными терминами и остатками
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. Фактически, хотя термин ошибки представляет собой отличие наблюдаемых данных от фактической совокупности, остаток представляет собой отличие наблюдаемых данных от данных выборочной совокупности.
