Co je chybový termín?

Ve statistice je termín chyby součtem odchylek každého skutečného pozorování od modelové regresní linie. Regresní analýza se používá ke stanovení stupně korelace mezi dvěma proměnnými, jedna nezávislá a jedna závislá, jejímž výsledkem je řádek, který nejlépe „odpovídá“ skutečně pozorovaným hodnotám závislé hodnoty ve vztahu k nezávislé proměnné nebo proměnným. Jinak řečeno, chybový termín je termín v regresní rovnici modelu, který se spojuje a vysvětluje nevysvětlitelný rozdíl mezi skutečně pozorovanými hodnotami nezávislé proměnné a výsledky předpovídanými modelem. Proto je termín chyby měřítkem toho, jak přesně regresní model odráží skutečný vztah mezi nezávislou a závislou proměnnou nebo proměnnými. Chybový termín může znamenat, že model může být vylepšen, například přidáním do jiné nezávislé proměnné, která vysvětluje některé nebo všechny rozdíly, nebo náhodností, což znamená, že závislá a nezávislá proměnná nebo proměnné nejsou korelovány s žádným větším stupněm. .

Také známý jako zbytkový termín nebo rušivý termín, podle matematické konvence, chybový termín je poslední termín v regresní rovnici modelu a je reprezentován řeckým písmenem epsilon (ε). Ekonomové a odborníci ve finančním sektoru pravidelně používají regresní modely nebo alespoň jejich výsledky, aby lépe porozuměli a předpovídali širokou škálu vztahů, jako je například to, jak změny v peněžní nabídce souvisejí s inflací, jak ceny akciového trhu souvisí s nezaměstnaností sazby nebo jak změny cen komodit ovlivňují konkrétní společnosti v ekonomickém sektoru. Proto je chybový termín důležitou proměnnou, kterou je třeba mít na paměti a sledovat v tom, že měří míru, do jaké daný model neodráží skutečný vztah mezi závislými a nezávislými proměnnými, nebo nebere v úvahu.

Ve skutečnosti se v regresní analýze běžně používají dva typy chybových výrazů: absolutní chyba a relativní chyba. Absolutní chyba je chybový termín, jak byl definován dříve, rozdíl mezi skutečně pozorovanými hodnotami nezávislé proměnné a výsledky předpovídanými modelem. Z toho odvozená je relativní chyba definována jako absolutní chyba dělená přesnou hodnotou předpovězenou modelem. Vyjádřeno v procentech, relativní chyba je známá jako procento chyby, což je užitečné, protože to dává termín chyby do větší perspektivy. Například chybový termín 1, když je předpokládaná hodnota 10, je mnohem horší než chybový termín 1, když je předpokládaná hodnota 1 milion, když se pokoušíte přijít s regresním modelem, který ukazuje, jak dobře jsou korelovány dvě nebo více proměnných.