Što je pojava pogreške?
Izraz pogreške je rezidualna varijabla proizvedena statističkim ili matematičkim modelom, koja se stvara kada model ne predstavlja u potpunosti stvarni odnos između neovisnih i ovisnih varijabli. Kao rezultat ove nepotpune veze, pojam pogreške je iznos pri kojem se jednadžba može razlikovati tijekom empirijske analize.
Izraz pogreške također je poznat kao rezidualni, uznemireni ili preostali izraz, a u modelima je različito predstavljen slovima e, ε ili u.
Ključni odvodi
- Izraz pogreške pojavljuje se u statističkom modelu, poput regresijskog modela, kako bi označio nesigurnost u modelu. Pojam pogreške je rezidualna varijabla koja objašnjava nedostatak savršene dobrote fit. Heteroskedastički se odnosi na stanje u kojem varijanca preostali izraz ili pojam pogreške u regresijskom modelu uvelike varira.
Primjer formule u kojoj se primjenjuje termin pogreške
Izraz pogreške u osnovi znači da model nije potpuno točan i da rezultira različitim rezultatima tijekom stvarnih aplikacija. Na primjer, pretpostavimo da postoji višestruka linearna regresijska funkcija koja ima sljedeći oblik:
Y = αX + βρ + ϵgdje: α, β = stalni parametriX, ρ = neovisne varijableϵ = izraz pogreške
Kada se stvarni Y razlikuje od očekivanog ili predviđenog Y u modelu tijekom empirijskog ispitivanja, tada izraz pogreške ne odgovara 0, što znači da postoje i drugi faktori koji utječu na Y.
Razumijevanje uvjeta pogreške
Pojam pogreške predstavlja granicu pogreške u statističkom modelu; odnosi se na zbroj odstupanja unutar regresijske crte, što daje objašnjenje razlike između rezultata modela i stvarnih promatranih rezultata. Linija regresije koristi se kao točka analize prilikom pokušaja utvrđivanja povezanosti između jedne neovisne varijable i jedne ovisne varijable.
Što nam poručuju uvjeti pogreške?
U modelu linearne regresije koji prati cijenu dionica tijekom vremena, pojam pogreške je razlika između očekivane cijene u određenom trenutku i cijene koja je stvarno promatrana. U slučajevima kada je cijena upravo onakva kakva se očekivala u određeno vrijeme, cijena će pasti na liniju trenda i izraz pogreške bit će nula.
Bodovi koji ne padaju izravno na liniju trenda pokazuju činjenicu da na ovisnu varijablu, u ovom slučaju cijenu, utječe više nego samo neovisna varijabla, koja predstavlja prolaznost vremena. Izraz pogreške predstavlja utjecaj koji se vrši na varijablu cijena, poput promjena u tržišnom raspoloženju.
Dvije podatkovne točke s najvećom udaljenostima od linije trenda trebaju biti jednake udaljenosti od linije trenda, što predstavlja najveću granicu pogreške.
Ako je model heteroskedastički, čest problem u pravilnoj interpretaciji statističkih modela, odnosi se na stanje u kojem varijanca pojma pogreške u regresijskom modelu uvelike varira.
Linearna regresija, pojava pogreške i analiza dionica
Linearna regresija je oblik analize koji se odnosi na trenutne trendove koje doživljava određeni vrijednosni papir ili indeks pružanjem odnosa između ovisnih i neovisnih varijabli, poput cijene vrijednosnog papira i proteka vremena, što rezultira linijom trenda koja može koristiti kao prediktivni model.
Linearna regresija pokazuje manje kašnjenja od one iskusne s kretanjem prosjeka, jer je linija prikladna za podatkovne točke, umjesto da se temelji na prosjecima unutar podataka. To omogućava liniji da se mijenja brže i dramatičnije od crte koja se temelji na brojčanom prosjeku raspoloživih podataka.
Razlika između uvjeta pogreške i preostalih datoteka
Iako se izraz pogreške i zaostali podaci često koriste sinonimno, postoji važna formalna razlika. Izraz pogreške općenito je nepazljiv, a zaostatak je uočljiv i izračunati, što olakšava kvantificiranje i vizualizaciju. U stvari, dok izraz pogreške predstavlja način na koji se promatrani podaci razlikuju od stvarne populacije, zaostali predstavlja način na koji se promatrani podaci razlikuju od uzorka podataka populacije.
