Término de error Definición
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 en que la ecuación puede diferir durante el análisis empírico.
El término de error también se conoce como el término residual, perturbación o resto y se representa de manera variada en los modelos con las letras e, ε o u.
Un ejemplo de fórmula en la que se aplica un término de error es
Un término de error esencialmente significa que el modelo no es completamente exacto y produce resultados diferentes durante las aplicaciones del mundo real. Por ejemplo, suponga que hay una función de regresión lineal múltiple que toma la siguiente forma:
Y = αX + βρ + ϵ donde: α, β = Parámetros constantes X, ρ = Variables independientesϵ = Término de error \ begin {alineado} & Y = \ alpha X + \ beta \ rho + \ epsilon \\ & \ textbf {donde:} \\ & \ alpha, \ beta = \ text {Parámetros constantes} \\ & X, \ rho = \ text {Variables independientes} \\ & \ epsilon = \ text {Término de error} \\ \ end {alineado} Y = αX + βρ + ϵ donde: α, β = Parámetros constantes X, ρ = Variables independientesϵ = Término de error
Cuando el Y real difiere del Y esperado o previsto 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.
Comprensión de los términos 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 los resultados 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.
¿Qué nos dicen los términos de error?
Dentro de un modelo de regresión lineal que rastrea el precio de una acción 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, representando el mayor margen de error.
Si un modelo es heteroscedastic, un problema común en la interpretación correcta de los modelos estadísticos, se refiere a una condición en la cual la varianza del término de error en un modelo de regresión varía ampliamente.
Para llevar 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 bondad perfecta de ajuste.
- Heteroscedastic se refiere a una condición en la cual la varianza del término residual, o término de error, en un modelo de regresión varía 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 particular al proporcionar una relación entre una variable dependiente e independiente, como el precio de un valor y el paso del tiempo, lo que resulta en una línea de tendencia que puede ser utilizado 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 más rápida y dramáticamente que una línea basada en el 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 como sinónimos, existe una importante diferencia formal. Un término de error generalmente no es observable y un residual es observable y calculable, lo que hace que sea mucho más fácil cuantificar y visualizar. En efecto, mientras que un término de error representa la forma en que los datos observados difieren de la población real, un residual representa la forma en que los datos observados difieren de los datos de la muestra de población.
Aprender más sobre
Para desarrollar su conocimiento sobre el tema de los términos de error del modelo, lea más sobre la desviación estándar residual.
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