Mi az a hiba kifejezés?
A hiba kifejezés egy statisztikai vagy matematikai modell által előállított maradék változó, amely akkor jön létre, amikor a modell nem fejezi ki teljes mértékben a független változók és a függő változók közötti tényleges kapcsolatot. E hiányos kapcsolat eredményeként a hiba kifejezés az az összeg, amelynél az egyenlet az empirikus elemzés során eltérhet.
A hiba kifejezést reziduális, zavaró vagy fennmaradó kifejezésnek is nevezzük, és a modellekben e, ε vagy u betűkkel különbözik.
Kulcs elvihető
- A statisztikai modellben, mint például a regressziós modellben, egy hiba kifejezés jelenik meg, amely jelzi a modell bizonytalanságát. A hiba kifejezés egy maradványváltozó, amely az illeszkedés tökéletes jóságának hiányát magyarázza.A heteroszkedasztikus olyan állapotra utal, amelyben a a regressziós modellben a fennmaradó kifejezés vagy hiba kifejezés nagyban változik.
Példaképlet, ahol egy hibafogalom érvényes
A hiba kifejezés lényegében azt jelenti, hogy a modell nem teljesen pontos, és a valós alkalmazások során eltérő eredményeket eredményez. Tegyük fel például, hogy van egy többszörös lineáris regressziós függvény, amelynek formája a következő:
Y = αX + βρ + ϵhol: α, β = állandó paraméterekX, ρ = független változókϵ = hiba kifejezés
Ha az aktuális Y eltér az empirikus vizsgálat során a modellben várható vagy előrejelzett Y-től, akkor a hiba kifejezés nem egyenlő 0-mal, ami azt jelenti, hogy vannak más tényezők is, amelyek befolyásolják az Y-t.
A hibafogalmak megértése
A hiba kifejezés egy statisztikai modellben a hibahatárt képviseli; a regressziós soron belüli eltérések összegére utal, amely magyarázatot ad a modell eredményei és a ténylegesen megfigyelt eredmények közötti különbségre. A regressziós vonalat elemzési pontként használják, amikor megpróbálják meghatározni az összefüggést egy független változó és egy függő változó között.
Mit mondanak a hibafogalmak?
Az egy részvény árfolyamát idővel követő lineáris regressziós modellben a hiba kifejezés az adott időpontban várható ár és a ténylegesen megfigyelt ár közötti különbség. Azokban az esetekben, amikor az ár pontosan megegyezik azzal, amelyet egy adott időpontban vártak, az ár a trendvonalra esik, és a hibaszám nulla.
Azok a pontok, amelyek nem esnek közvetlenül a trendvonalra, azt mutatják, hogy a függő változót, ebben az esetben az árat, nem csupán a független változó befolyásolja, amely az idő múlását képviseli. A hiba kifejezés az árváltozóra gyakorolt bármilyen befolyást jelenti, például a piaci hangulat változásait.
A tendenciavonaltól a legnagyobb távolsággal rendelkező két adatpontnak azonos távolságban kell lennie a trend vonaltól, a legnagyobb hibahatárot képviselve.
Ha egy modell heteroszkedasztikus, a statisztikai modellek helyes értelmezésének általános problémája, akkor arra utal, hogy a hiba kifejezés varianciája egy regressziós modellben nagyon eltérő.
Lineáris regresszió, hiba kifejezés és készlet-elemzés
A lineáris regresszió egy olyan elemzési forma, amely egy adott értékpapír vagy index által tapasztalt jelenlegi tendenciákhoz kapcsolódik, függvényt teremtve egy függő és független változó között, például egy értékpapír árán és az idő múlásával, amely trendvonalat eredményez, amely prediktív modellként használható.
A lineáris regresszió kevesebb késleltetést mutat, mint a mozgó átlag esetén tapasztalható, mivel a vonal az adatpontokhoz illeszkedik, és nem az adatok átlagán alapul. Ez lehetővé teszi a vonal gyorsabb és drámaibb változását, mint a rendelkezésre álló adatpontok numerikus átlagolásán alapuló vonal.
A különbség a hibafogalmak és a maradványok között
Noha a hiba kifejezést és a maradványt gyakran szinonimákként használják, fontos formai különbség van. A hiba kifejezés általában nem megfigyelhető, a maradék pedig megfigyelhető és kiszámítható, így sokkal könnyebb a számszerűsítés és a megjelenítés. Valójában, bár egy hiba kifejezés azt jelzi, hogy a megfigyelt adatok hogyan különböznek a tényleges populációtól, egy maradvány azt jelenti, hogy a megfigyelt adatok hogyan különböznek a minta populáció adataitól.
