Klaidos termino apibrėžimas
Klaidos terminas yra likutinis kintamasis, gaunamas pagal statistinį ar matematinį modelį, kuris sukuriamas, kai modelis nevisiškai parodo tikrąjį ryšį tarp nepriklausomų kintamųjų ir priklausomų kintamųjų. Dėl šio nepilno ryšio klaidos terminas yra suma, kuria lygtis gali skirtis empirinės analizės metu.
Klaidų terminas taip pat žinomas kaip likutinis, trikdžių ar likęs terminas ir modeliuose įvairiai apibūdinamas raidėmis e, ε arba u.
Formulės pavyzdys, kuriame taikomas klaidos terminas
Klaidos terminas iš esmės reiškia, kad modelis nėra visiškai tikslus ir gaunantys skirtingus rezultatus realaus pasaulio programose. Pavyzdžiui, tarkime, kad yra daugialypės tiesinės regresijos funkcija, kurios forma yra tokia:
Y = αX + βρ + ϵ kur: α, β = nuolatiniai parametraiX, ρ = nepriklausomi kintamiejiϵ = klaidos terminas \ prasideda {suderinta} ir Y = \ alpha X + \ beta \ rho + \ epsilon \\ & \ textbf {kur:} \\ & \ alfa, \ beta = \ tekstas {pastovūs parametrai} \\ & X, \ rho = \ tekstas {Nepriklausomi kintamieji} \\ & \ epsilon = \ tekstas {Klaidos terminas} \\ \ pabaiga {suderinta} Y = αX + βρ + ϵ kur: α, β = pastovūs parametraiX, ρ = nepriklausomi kintamiejiϵ = klaidos terminas
Kai empirinio bandymo metu tikrasis Y skiriasi nuo tikėtino ar prognozuojamo Y modelyje, klaidos terminas nėra lygus 0, tai reiškia, kad yra ir kitų veiksnių, turinčių įtakos Y.
Klaidų terminų supratimas
Klaidos terminas rodo klaidos ribą statistiniame modelyje; tai reiškia nuokrypių sumą regresijos tiesėje, kuri paaiškina skirtumą tarp modelio rezultatų ir faktinių stebimų rezultatų. Regresijos linija naudojama kaip analizės taškas bandant nustatyti koreliaciją tarp vieno nepriklausomo kintamojo ir vieno priklausomo kintamojo.
Ką mums sako klaidų sąlygos?
Taikant tiesinį regresijos modelį, stebintį akcijų kainą bėgant laikui, klaidos terminas yra skirtumas tarp numatomos kainos tam tikru metu ir kainos, kuri buvo iš tikrųjų pastebėta. Tais atvejais, kai kaina yra tiksliai tokia, kokia buvo tikėtasi tam tikru metu, kaina kris ties tendencijų linija, o klaidos terminas bus lygus nuliui.
Taškai, kurie tiesiogiai nepatenka į tendencijų liniją, rodo, kad priklausomam kintamajam, šiuo atveju kainai, turi įtakos ne tik nepriklausomas kintamasis, atspindintis laiko eigą. Klaidos terminas reiškia bet kokią įtaką kainų kintamajam, pavyzdžiui, rinkos nuotaikų pokyčius.
Du duomenų taškai, turintys didžiausią atstumą nuo tendencijos linijos, turėtų būti vienodo atstumo nuo tendencijos linijos, reiškiantys didžiausią paklaidos ribą.
Jei modelis yra heteroskedatinis, dažna teisingo statistinių modelių aiškinimo problema, tai reiškia būklę, kai regresijos modelyje klaidos termino dispersija labai skiriasi.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Statistiniame modelyje, kaip regresijos modelyje, pasirodo klaidos terminas, kuris nurodo modelio neapibrėžtį.
- Klaidos terminas yra likutinis kintamasis, kuris parodo nepriekaištingo tinkamumo trūkumą.
- Heteroskedaztas reiškia būklę, kai regresijos modelyje liekamojo termino arba paklaidos termino dispersija labai skiriasi.
Tiesinė regresija, klaidų terminas ir atsargų analizė
Tiesinė regresija yra analizės forma, susijusi su dabartinėmis tendencijomis, patiriamomis tam tikro vertybinio popieriaus ar indekso, pateikiant ryšį tarp priklausomo ir nepriklausomo kintamojo, pvz., Vertybinio popieriaus kainą ir laiko praėjimą, ir gaunant tendencijos liniją, kuri gali būti naudojamas kaip numatomasis modelis.
Tiesinė regresija rodo mažesnį uždelsimą nei patirta slenkančio vidurkio atžvilgiu, nes linija tinka duomenų taškams, o ne grindžiama duomenų vidurkiais. Tai leidžia liniją pakeisti greičiau ir dramatiškai nei linija, pagrįsta skaitmeniniu turimų duomenų taškų vidurkiu.
Skirtumas tarp klaidų terminų ir liekanų
Nors klaidos terminas ir liekana dažnai vartojami sinonimai, yra svarbus formalus skirtumas. Paprastai klaidos terminas yra nepastebimas, o likutį galima pastebėti ir apskaičiuoti, todėl kiekybiškai įvertinti ir vizualizuoti yra daug lengviau. Tiesą sakant, nors klaidos terminas nurodo tai, kaip stebimi duomenys skiriasi nuo faktinės populiacijos, likutis rodo, kaip stebimi duomenys skiriasi nuo imties populiacijos duomenų.
Išmokti daugiau apie
Norėdami kaupti savo žinias apie modelio klaidų terminus, skaitykite daugiau apie likutinį standartinį nuokrypį.
Palyginkite investicinių sąskaitų teikėjo pavadinimą Aprašymas Skelbėjo informacijos atskleidimas × Šioje lentelėje pateikti pasiūlymai yra iš partnerystės, iš kurios „Investopedia“ gauna kompensaciją.