Che cos'è un termine di 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 alla quale 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.
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 residuale che spiega la mancanza di una perfetta bontà di adattamento. L'eteroschedastico si riferisce a una condizione in cui la varianza di il termine residuo, o termine di errore, in un modello di regressione varia ampiamente.
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
Quando la Y effettiva differisce dalla Y prevista o prevista nel modello durante un test empirico, allora 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 rientrano direttamente nella 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.
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.
