Čo je to chybový termín?
Chybový výraz je zostatková premenná vytvorená štatistickým alebo matematickým modelom, ktorý sa vytvorí, keď model nepredstavuje skutočný vzťah medzi nezávislými a závislými premennými. V dôsledku tohto neúplného vzťahu je chybovým termínom suma, pri ktorej sa rovnica môže počas empirickej analýzy líšiť.
Chybový termín je tiež známy ako zvyškový, rušivý alebo zvyšný termín a je v modeloch rôzne reprezentovaný písmenami e, ε alebo u.
Kľúčové jedlá
- Chybový termín sa objavuje v štatistickom modeli, rovnako ako regresný model, na označenie neistoty v modeli. Chybový termín je zostatková premenná, ktorá zodpovedá za nedostatok dokonalej dobroty fitingu. zvyškový alebo chybový termín v regresnom modeli sa veľmi líši.
Vzorec vzorcov, v ktorých platí chybový termín, je
Termín chyby v podstate znamená, že model nie je úplne presný a vedie k rôznym výsledkom počas aplikácií v reálnom svete. Predpokladajme napríklad, že existuje viacnásobná lineárna regresná funkcia, ktorá má nasledujúcu formu:
Y = αX + βρ + ϵ kdekoľvek: α, β = konštantné parametreX, ρ = nezávislé premennéϵ = chybový termín
Ak sa skutočný Y líši od očakávaného alebo predpokladaného Y v modeli počas empirického testu, potom sa chybový člen nerovná 0, čo znamená, že existujú ďalšie faktory, ktoré ovplyvňujú Y.
Porozumenie chybovým podmienkam
Termín chyby predstavuje rozpätie chyby v rámci štatistického modelu; týka sa súčtu odchýlok v regresnej línii, ktorý poskytuje vysvetlenie rozdielu medzi výsledkami modelu a skutočnými pozorovanými výsledkami. Regresná čiara sa používa ako bod analýzy pri pokuse o určenie korelácie medzi jednou nezávislou premennou a jednou závislou premennou.
Čo nám hovoria chybové podmienky?
V rámci modelu lineárnej regresie sledujúceho cenu akcie v čase je chybovým termínom rozdiel medzi očakávanou cenou v konkrétnom čase a skutočnou cenou. V prípadoch, keď je cena presne to, čo sa predpokladalo v konkrétnom čase, cena klesne na trendovú čiaru a chybovosť bude nulová.
Body, ktoré nespadajú priamo na čiaru trendu, ukazujú, že závislá premenná, v tomto prípade cena, je ovplyvnená viac ako len nezávislou premennou, ktorá predstavuje plynutie času. Termín chyby predstavuje akýkoľvek vplyv na cenovú premennú, ako sú zmeny nálady na trhu.
Dva dátové body s najväčšou vzdialenosťou od trendovej čiary by mali byť rovnako vzdialené od trendovej čiary, čo predstavuje najväčšiu chybu.
Ak je model heteroskedastický, bežný problém správneho výkladu štatistických modelov, týka sa stavu, v ktorom sa rozptyl chybového termínu v regresnom modeli veľmi líši.
Lineárna regresia, chybovosť a analýza zásob
Lineárna regresia je forma analýzy, ktorá sa týka súčasných trendov, ktoré prežívajú konkrétne cenné papiere alebo ukazovatele poskytovaním vzťahu medzi závislými a nezávislými premennými, ako je cena cenného papiera a plynutie času, čo vedie k trendovej línii, ktorá môže použiť ako prediktívny model.
Lineárna regresia vykazuje menšie oneskorenie, ako je skúsenosť s kĺzavým priemerom, pretože čiara je prispôsobená údajovým bodom namiesto toho, aby vychádzala z priemerov v údajoch. To umožňuje, aby sa linka menila rýchlejšie a dramatickejšie ako linka založená na číselnom spriemerovaní dostupných údajových bodov.
Rozdiel medzi chybovými podmienkami a zvyškami
Aj keď sa chybový termín a zvyškové hodnoty často používajú synonymne, existuje dôležitý formálny rozdiel. Chybový výraz je vo všeobecnosti nepozorovateľný a zostatok je pozorovateľný a vypočítateľný, čo uľahčuje kvantifikáciu a vizualizáciu. V skutočnosti, zatiaľ čo chybový termín predstavuje spôsob, akým sa pozorované údaje líšia od skutočnej populácie, zostatok predstavuje spôsob, akým sa pozorované údaje líšia od údajov o vzorke.