Término de error

¿Qué es un término de error??

Un término de error es una variable residual producida por un modelo estadístico o matemático, que se crea cuando el modelo no representa completamente la relación real entre las variables independientes y las variables dependientes. Como resultado de esta relación incompleta, el término de error es la cantidad a la que la ecuación puede diferir durante el análisis empírico.

El término de error también se conoce como el término residual, perturbación o resto, y está representado de diversas maneras en los modelos por las letras e, & amp; # x3B5 ;, o u.

Conclusiones clave

  • Un término de error aparece en un modelo estadístico, como un modelo de regresión, para indicar la incertidumbre en el modelo.
  • El término de error es una variable residual que explica la falta de una bondad perfecta de ajuste.
  • Heteroskeastic se refiere a una condición en la cual el & amp; amp; nbsp; variance & amp; amp; nbsp; del término residual, o término de error, en a & amp; amp; nbsp; modelo de regresión & amp; amp; nbsp; varies ampliamente.

Comprensión de un término de error

Un término de error representa el margen de error dentro de un modelo estadístico; se refiere a la suma de las desviaciones dentro de la línea de regresión, que proporciona una explicación de la diferencia entre el valor teórico del modelo y los resultados reales observados. La línea de regresión se usa como punto de análisis cuando se intenta determinar la correlación entre una variable independiente y una variable dependiente.

Error al usar el término en una fórmula

Un término de error esencialmente significa que el modelo no es completamente preciso y da como resultado resultados diferentes durante las aplicaciones del mundo real. Por ejemplo, suponga que hay una función de regresión lineal múltiple que toma la siguiente forma: & amp; amp; nbsp;

Y = & amp; # x3B1; X + & amp; # x3B2; & amp; # x3C1; + & amp; # x3F5; donde: & amp; # x3B1 ;, & amp; # x3B2; = Constant & amp; nbsp;
ho + epsilon \ & amp; amp; extbf {donde:} \ & amp; amp; alpha, eta = ext {Parámetros constantes} \ & amp; amp; X,
ho = ext {Variables independientes} \ & amp; amp; epsilon = ext {Term de error} \ end {alineado}
& amp; # x200B ;
Y = & amp; # x3B1; X + & amp; # x3B2; & amp; # x3C1; + & amp; # x3F5 ;
donde:
& amp; # x3B1 ;, & amp; # x3B2; = Constant & amp; amp; nbsp; parámetros
X, & amp; # x3C1; = Independiente & amp; amp; nbsp; variables
& amp; # x3F5; = Error & amp; amp; nbsp; term
& amp; # x200B ;

Cuando la Y real difiere de la Y esperada o pronosticada en el modelo durante una prueba empírica, entonces el término de error no es igual a 0, lo que significa que hay otros factores que influyen en Y.

¿Qué nos dicen los términos de error??

Dentro de un modelo de regresión lineal que rastrea un precio de stock & amp; # x2019; s a lo largo del tiempo, el término de error es la diferencia entre el precio esperado en un momento particular y el precio que realmente se observó. En los casos en que el precio es exactamente lo que se anticipó en un momento determinado, el precio caerá en la línea de tendencia y el término de error será cero.

Los puntos que no caen directamente en la línea de tendencia exhiben el hecho de que la variable dependiente, en este caso, el precio, está influenciada por algo más que la variable independiente, que representa el paso del tiempo. El término de error representa cualquier influencia ejercida sobre la variable de precio, como los cambios en el sentimiento del mercado.

Los dos puntos de datos con la mayor distancia desde la línea de tendencia deben estar a la misma distancia de la línea de tendencia, lo que representa el mayor margen de error.

Si un modelo es heteroscedásico, un problema común en la interpretación correcta de los modelos estadísticos, se refiere a una condición en la que & amp; amp; nbsp; variance & amp; amp; nbsp; del término de error en a & amp; amp; nbsp; modelo de regresión & amp; nbsp; varies ampliamente.

Regresión lineal, término de error y análisis de stock

La regresión lineal es una forma de análisis que se relaciona con las tendencias actuales experimentadas por un valor o índice en particular al proporcionar una relación entre una variable dependiente e independiente, como el precio de una garantía y el paso del tiempo, resultando en una línea de tendencia que puede usarse como modelo predictivo.

Una regresión lineal exhibe menos retraso que el experimentado con un promedio móvil, ya que la línea se ajusta a los puntos de datos en lugar de basarse en los promedios dentro de los datos. Esto permite que la línea cambie de manera más rápida y dramática que una línea basada en un promedio numérico de los puntos de datos disponibles.

La diferencia entre términos de error y residuos

Aunque el término de error y el residual a menudo se usan de forma sinónimo, existe una diferencia formal importante. Un término de error generalmente no se puede observar y un residuo es observable y calculable, lo que facilita mucho la cuantificación y visualización. En efecto, mientras que un término de error representa la forma en que los datos observados difieren de la población real, un residuo representa la forma en que los datos observados difieren de los datos de la población de muestra.

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