エラー用語とは何ですか？
エラー項は、統計モデルまたは数学モデルによって生成される残余変数であり、独立変数と従属変数の間の実際の関係をモデルが完全に表していない場合に作成されます。 この不完全な関係の結果として、誤差項は経験的分析中に方程式が異なる可能性のある量です。
エラー項は残差、外乱、または剰余項とも呼ばれ、モデルでは文字 e、 ε、またはuによってさまざまに表されます。
重要なポイント
- エラー項は、モデルの不確実性を示すために、回帰モデルなどの統計モデルに表示されます。エラー項は、完全な適合度の欠如を説明する残差変数です。回帰モデルの残差項または誤差項は大きく異なります。
エラー用語が適用される式の例は
エラー用語とは、本質的に、モデルが完全に正確ではなく、実際のアプリケーションで異なる結果が生じることを意味します。 たとえば、次の形式をとる多重線形回帰関数があると仮定します。
。。。 Y =αX+βρ+ ϵwhere：α、β=定数パラメーターX、ρ=独立変数ϵ =エラー項
経験的テスト中に実際のYがモデルの予想または予測Yと異なる場合、誤差項は0に等しくないため、Yに影響する他の要因があることを意味します。
エラー用語を理解する
エラー項は、統計モデル内のエラーのマージンを表します。 これは、回帰線内の偏差の合計を指し、モデルの結果と実際に観測された結果の違いを説明します。 回帰直線は、1つの独立変数と1つの従属変数の間の相関を判断しようとするときの分析ポイントとして使用されます。
エラー条件は何を教えてくれますか？
株の価格を経時的に追跡する線形回帰モデル内で、誤差項は、特定の時間の予想価格と実際に観測された価格との差です。 価格が特定の時間に正確に予想されたものである場合、価格はトレンドラインに落ち、誤差項はゼロになります。
トレンドラインに直接該当しないポイントは、従属変数、この場合は価格が、時間の経過を表す単なる独立変数以上の影響を受けるという事実を示しています。 エラー用語は、市場センチメントの変化など、価格変数に影響を及ぼしている影響を表します。
傾向線からの最大距離を持つ2つのデータポイントは、誤差の最大マージンを表す、傾向線から等しい距離でなければなりません。
モデルが統計モデルを正しく解釈する際の一般的な問題である不均一分散である場合、回帰モデルの誤差項の分散が大きく異なる状態を指します。
線形回帰、誤差項、および在庫分析
線形回帰は、証券の価格や時間の経過などの従属変数と独立変数の関係を提供することにより、特定の証券またはインデックスが経験する現在の傾向に関連する分析の一形式であり、予測モデルとして使用されます。
線形回帰は、データ内の平均に基づくのではなくデータポイントにラインが適合するため、移動平均で発生する遅延よりも遅延が少なくなります。 これにより、ラインは、利用可能なデータポイントの数値平均に基づいたラインよりも迅速かつ劇的に変更できます。
エラー用語と残差の違い
エラー項と残差はしばしば同義語として使用されますが、重要な形式上の違いがあります。 通常、誤差項は観測不可能であり、残差は観測可能で計算可能であるため、定量化と視覚化がはるかに容易になります。 実際には、誤差項は観測データが実際の母集団と異なる方法を表しますが、残差は観測データがサンプル母集団データと異なる方法を表します。
