Feil Term Definisjon
En feilbetegnelse er en restvariabel produsert av en statistisk eller matematisk modell, som opprettes når modellen ikke fullt ut representerer det faktiske forholdet mellom de uavhengige variablene og de avhengige variablene. Som et resultat av dette ufullstendige forholdet er feilbegrep mengden ligningen kan variere under empirisk analyse.
Feilbetegnelsen er også kjent som rest-, forstyrrelses- eller resten-betegnelsen og er forskjellige representert i modeller av bokstavene e, ε eller u.
En eksempelformel der en feilperiode gjelder er
En feilbetegnelse betyr i hovedsak at modellen ikke er helt nøyaktig og resulterer i forskjellige resultater under virkelige applikasjoner. Anta for eksempel at det er en multippel lineær regresjonsfunksjon som tar følgende form:
Y = αX + βρ + ϵ hvor: α, β = Konstante parametereX, ρ = Uavhengige variablerϵ = Feilbegrep \ begynne {justert} & Y = \ alfa X + \ beta \ rho + \ epsilon \\ & \ textbf {hvor:} \\ & \ alpha, \ beta = \ text {Konstante parametere} \\ & X, \ rho = \ text {Uavhengige variabler} \\ & \ epsilon = \ text {Feilbegrep} \\ \ end {justert} Y = αX + βρ + ϵ hvor: α, β = Konstante parametereX, ρ = Uavhengige variablerϵ = Feilbegrep
Når den faktiske Y avviker fra forventet eller forutsagt Y i modellen under en empirisk test, tilsvarer ikke feiluttrykket 0, noe som betyr at det er andre faktorer som påvirker Y.
Forstå feilvilkår
En feilbegrep representerer feilmarginen i en statistisk modell; den refererer til summen av avvikene innenfor regresjonslinjen, som gir en forklaring på forskjellen mellom resultatene av modellen og faktiske observerte resultater. Regresjonslinjen brukes som et analysepunkt når man prøver å bestemme korrelasjonen mellom en uavhengig variabel og en avhengig variabel.
Hva forteller feilbetingelser oss?
Innenfor en lineær regresjonsmodell som sporer en aksjekurs over tid, er feiluttrykket forskjellen mellom forventet kurs på et bestemt tidspunkt og prisen som faktisk ble observert. I tilfeller der prisen er nøyaktig det som var forventet på et bestemt tidspunkt, vil prisen falle på trendlinjen og feilperioden vil være null.
Poeng som ikke faller direkte på trendlinjen viser det faktum at den avhengige variabelen, i dette tilfellet, prisen, påvirkes av mer enn bare den uavhengige variabelen, som representerer tidens gang. Feilbegrepet står for enhver innflytelse som utøves på prisvariabelen, for eksempel endringer i markedssentiment.
De to datapunktene med størst avstand fra trendlinjen skal være en lik avstand fra trendlinjen, som representerer den største feilmarginen.
Hvis en modell er heteroskedastisk, et vanlig problem i å tolke statistiske modeller riktig, refererer den til en tilstand der variansen til feilbegrepet i en regresjonsmodell varierer mye.
Viktige takeaways
- En feilbegrep vises i en statistisk modell, som en regresjonsmodell, for å indikere usikkerheten i modellen.
- Feilbegrepet er en restvariabel som står for mangel på perfekt passform.
- Heteroskedastic refererer til en tilstand der variansen til den resterende termen, eller feilbegrep, i en regresjonsmodell varierer mye.
Lineær regresjon, feilperiode og lageranalyse
Lineær regresjon er en form for analyse som er relatert til nåværende trender som oppleves av en bestemt sikkerhet eller indeks ved å tilveiebringe et forhold mellom en avhengig og uavhengig variabel, for eksempel prisen på en sikkerhet og tidens gang, noe som resulterer i en trendlinje som kan brukes som en prediktiv modell.
En lineær regresjon utviser mindre forsinkelse enn det man opplever med et glidende gjennomsnitt, ettersom linjen er tilpasset datapunktene i stedet for basert på gjennomsnittene i dataene. Dette gjør at linjen kan endres raskere og dramatisk enn en linje basert på numerisk gjennomsnitt av tilgjengelige datapunkter.
Forskjellen mellom feilvilkår og restpersoner
Selv om feilbetegnelsen og resterende ofte brukes synonymt, er det en viktig formell forskjell. En feilbetegnelse er vanligvis ikke observerbar, og en gjenværende er observerbar og beregnbar, noe som gjør det mye enklere å kvantifisere og visualisere. Mens en feilbetegnelse representerer måten observerte data skiller seg fra den faktiske populasjonen, representerer en gjenværende måten observerte data skiller seg fra data fra populasjonspopulasjonen.
Lære mer om
Les mer om gjenværende standardavvik for å bygge din kunnskap om temaet feilmodeller.
Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.