Definice chyby
Chybový termín je zbytková proměnná vytvořená statistickým nebo matematickým modelem, který se vytvoří, když model plně nepředstavuje skutečný vztah mezi nezávislými proměnnými a závislými proměnnými. V důsledku tohoto neúplného vztahu je chybovým termínem částka, ve které se rovnice může během empirické analýzy lišit.
Termín chyby je také známý jako zbytkový, rušivý nebo zbývající termín a je různě reprezentován v modelech písmeny e, ε nebo u.
Příklad vzorce, u kterého platí termín chyby, je
Termín chyby v podstatě znamená, že model není zcela přesný a má za následek odlišné výsledky během aplikací v reálném světě. Předpokládejme například, že existuje více funkcí lineární regrese, která má následující podobu:
Y = αX + βρ + ϵ kdekoli: α, β = konstantní parametryX, ρ = nezávislé proměnnéϵ = chybový termín \ begin {zarovnaný} & Y = \ alfa X + \ beta \ rho + \ epsilon \\ & \ textbf {kde:} \\ & \ alpha, \ beta = \ text {Konstantní parametry} \\ & X, \ rho = \ text {Nezávislé proměnné} \\ & \ epsilon = \ text {Chybový termín} \\ \ end {zarovnan}} Y = αX + βρ + ϵ kdekoli: α, β = konstantní parametryX, ρ = nezávislé proměnnéϵ = chybový termín
Když se skutečný Y liší od očekávaného nebo předpokládaného Y v modelu během empirického testu, pak se chybový termín nerovná 0, což znamená, že existují další faktory, které ovlivňují Y.
Porozumění chybovým podmínkám
Chybový termín představuje míru chyby uvnitř statistického modelu; odkazuje na součet odchylek v regresní linii, což poskytuje vysvětlení rozdílu mezi výsledky modelu a skutečnými pozorovanými výsledky. Regresní čára se používá jako bod analýzy při pokusu o stanovení korelace mezi jednou nezávislou proměnnou a jednou závislou proměnnou.
Co nám říkají chybové podmínky?
V rámci lineárního regresního modelu sledujícího cenu akcie v čase je termín chyby rozdíl mezi očekávanou cenou v konkrétní době a cenou, která byla skutečně pozorována. V případech, kdy cena je přesně to, co se očekávalo v určitém čase, cena klesne na trendovou linii a chybový termín bude nulový.
Body, které nespadají přímo na linii trendu, ukazují, že závislá proměnná, v tomto případě cena, je ovlivněna více než jen nezávislou proměnnou představující plynutí času. Chybovým termínem se rozumí jakýkoli vliv na cenovou proměnnou, jako jsou změny sentimentu na trhu.
Dva datové body s největší vzdáleností od linie trendu by měly být stejné vzdálenosti od linie trendu, což představuje největší míru chyby.
Pokud je model heteroskedastický, což je běžný problém při správné interpretaci statistických modelů, odkazuje se na stav, ve kterém se rozptyl chybového termínu v regresním modelu značně liší.
Klíč s sebou
- Ve statistickém modelu se jako chybový model objevuje chybový termín, který označuje nejistotu v modelu.
- Termín chyby je zbytková proměnná, která způsobuje nedostatek dokonalé dobroty fit.
- Heteroskedastika se týká stavu, ve kterém se rozptyl zbytkového termínu nebo chybového termínu v regresním modelu značně liší.
Lineární regrese, doba trvání chyby a analýza zásob
Lineární regrese je forma analýzy, která se vztahuje k současným trendům zažívaným konkrétním cenným papírem nebo indexem tím, že poskytuje vztah mezi závislou a nezávislou proměnnou, jako je cena cenného papíru a plynutí času, což vede k trendové linii, která může použít jako prediktivní model.
Lineární regrese vykazuje menší zpoždění, než je tomu při zkušenostech s pohyblivým průměrem, protože čára odpovídá datovým bodům namísto na základě průměrů v datech. To umožňuje, aby se linka změnila rychleji a dramatičtěji než linka založená na numerickém průměrování dostupných datových bodů.
Rozdíl mezi chybovými podmínkami a zbytky
Ačkoli termín chyby a zbytkový jsou často používány synonymně, existuje důležitý formální rozdíl. Chybový termín je obecně nesledovatelný a reziduum je pozorovatelné a vypočítatelné, což značně usnadňuje kvantifikaci a vizualizaci. Ve skutečnosti, zatímco chybový termín představuje způsob, jakým se pozorovaná data liší od skutečné populace, zbytek představuje způsob, jakým se pozorovaná data liší od údajů o vzorku.
Dozvědět se víc o
Chcete-li si vybudovat své znalosti o tématu chyb modelu, přečtěte si více o zbytkové standardní odchylce.
Porovnat poskytovatele investičních účtů Jméno Popis Zveřejnění inzerenta × Nabídky, které se objevují v této tabulce, pocházejí od partnerství, od nichž Investopedia dostává náhradu.