Definição de termo de erro
Um termo de erro é uma variável residual produzida por um modelo estatístico ou matemático, criado quando o modelo não representa totalmente o relacionamento real entre as variáveis independentes e as variáveis dependentes. Como resultado dessa relação incompleta, o termo de erro é a quantidade na qual a equação pode diferir durante a análise empírica.
O termo de erro também é conhecido como termo residual, de perturbação ou restante e é representado de maneira diversa nos modelos pelas letras e, ε ou u.
É uma fórmula de exemplo na qual um termo de erro se aplica
Um termo de erro significa essencialmente que o modelo não é completamente preciso e resulta em resultados diferentes durante aplicações do mundo real. Por exemplo, suponha que haja uma função de regressão linear múltipla que assume o seguinte formato:
Y = αX + βρ + ϵ onde: α, β = Parâmetros constantesX, ρ = Variáveis independentesϵ = Termo de erro \ begin {alinhado} & Y = \ alpha X + \ beta \ rho + \ epsilon \\ & \ textbf {onde:} \\ & \ alpha, \ beta = \ text {Parâmetros constantes} \\ & X, \ rho = \ text {Variáveis independentes} \\ & \ epsilon = \ text {Termo de erro} \\ \ end {alinhado} Y = αX + βρ + ϵ onde: α, β = Parâmetros constantesX, ρ = Variáveis independentesϵ = Termo de erro
Quando o Y real difere do Y esperado ou previsto no modelo durante um teste empírico, o termo do erro não é igual a 0, o que significa que existem outros fatores que influenciam Y.
Entendendo os Termos de Erro
Um termo de erro representa a margem de erro dentro de um modelo estatístico; refere-se à soma dos desvios dentro da linha de regressão, que fornece uma explicação para a diferença entre os resultados do modelo e os resultados reais observados. A linha de regressão é usada como um ponto de análise ao tentar determinar a correlação entre uma variável independente e uma variável dependente.
O que os termos de erro nos dizem?
Dentro de um modelo de regressão linear que rastreia o preço de uma ação ao longo do tempo, o termo do erro é a diferença entre o preço esperado em um determinado momento e o preço que foi realmente observado. Nos casos em que o preço é exatamente o que foi antecipado em um determinado momento, o preço cairá na linha de tendência e o prazo do erro será zero.
Pontos que não caem diretamente na linha de tendência exibem o fato de que a variável dependente, neste caso, o preço, é influenciada por mais do que apenas a variável independente, representando a passagem do tempo. O termo erro indica qualquer influência exercida sobre a variável preço, como mudanças no sentimento do mercado.
Os dois pontos de dados com a maior distância da linha de tendência devem estar a uma distância igual da linha de tendência, representando a maior margem de erro.
Se um modelo é heterocedástico, um problema comum na interpretação correta de modelos estatísticos, ele se refere a uma condição na qual a variação do termo de erro em um modelo de regressão varia amplamente.
Principais Takeaways
- Um termo de erro aparece em um modelo estatístico, como um modelo de regressão, para indicar a incerteza no modelo.
- O termo de erro é uma variável residual que explica a falta de perfeição perfeita.
- Heterocedástico refere-se a uma condição na qual a variação do termo residual, ou termo de erro, em um modelo de regressão varia amplamente.
Regressão linear, termo de erro e análise de estoque
A regressão linear é uma forma de análise que se relaciona às tendências atuais experimentadas por um determinado segurança ou índice, fornecendo um relacionamento entre uma variável dependente e independente, como o preço de um título e a passagem do tempo, resultando em uma linha de tendência que pode ser usado como um modelo preditivo.
Uma regressão linear exibe menos atraso do que o experimentado com uma média móvel, pois a linha é adequada aos pontos de dados em vez de basear-se nas médias dos dados. Isso permite que a linha mude mais rapidamente e drasticamente do que uma linha com base na média numérica dos pontos de dados disponíveis.
A diferença entre termos de erro e resíduos
Embora o termo de erro e residual sejam frequentemente usados como sinônimos, há uma diferença formal importante. Um termo de erro geralmente não é observável e um resíduo é observável e calculável, tornando muito mais fácil quantificar e visualizar. De fato, enquanto um termo de erro representa a maneira como os dados observados diferem da população real, um residual representa a maneira como os dados observados diferem dos dados da população da amostra.
Aprender mais sobre
Para desenvolver seu conhecimento sobre o tópico dos termos de erro do modelo, leia mais sobre o desvio padrão residual.
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