Jaký je chybový termín?

Ve statistikách je chybový termín součtem odchylek každého skutečného pozorování z modelové regresní linie. Regresní analýza se používá ke stanovení stupně korelace mezi dvěma proměnnými, jedním nezávislým a jednou závislou, jehož výsledkem je linie, která nejlépe „vyhovuje“ skutečně pozorovaným hodnotám závislé hodnoty ve vztahu k nezávislé proměnné nebo proměnné. Jinými slovy, chybovým termínem je termín v modelové regresní rovnici, která se zvyšuje a odpovídá za nevysvětlitelný rozdíl mezi skutečně pozorovanými hodnotami nezávislé proměnné a výsledky předpovídané modelem. Proto je chybový termín měřítkem toho, jak přesně regresní model odráží skutečný vztah mezi nezávislou a závislou proměnnou nebo proměnnými. Chybový termín může naznačovat, že model lze vylepšit, například přidáním jiné nezávislé proměnné, která vysvětluje některé nebo všechny rozdíly nebo náhodností, což znamená, žeZávislé a nezávislé proměnné nebo proměnné nejsou korelovány s větší mírou.

také známý jako zbytkový termín nebo rušivý termín, podle matematické úmluvy je chybový termín posledním termínem v modelové regresní rovnici a je reprezentován řeckým dopisem Epsilon (ε). Ekonomové a odborníci na finančním průmyslu pravidelně využívají regresní modely nebo alespoň jejich výsledky k lepšímu porozumění a předpovídání široké škály vztahů, jako je to, jak změny v nabídce peněžních prostředků souvisejí s inflací, jak ceny na akciovém trhu souvisejí s mírou nezaměstnanosti nebo jak změny v cenách komodit ovlivňují konkrétní společnosti v hospodářském sektoru. Chybový termín je tedy důležitou proměnnou, kterou je třeba mít na paměti, a sledovat, že měří míru, do které jakýkoli daný model neodráží ani nesplňují skutečný vztah mezi DePendent a nezávislé proměnné.

Ve skutečnosti existují dva typy chybových termínů běžně používaných v regresní analýze: absolutní chyba a relativní chyba. Absolutní chyba je termín chyby, jak bylo dříve definováno, rozdíl mezi skutečně pozorovanými hodnotami nezávislé proměnné a výsledky předpovídanými modelem. Z toho je odvozeno, relativní chyba je definována jako absolutní chyba dělená přesnou hodnotou předpovídanou modelem. Relativní chyba, která je vyjádřena v procentech, je známá jako procentuální chyba, což je užitečné, protože to uvádí chybový termín do větší perspektivy. Například chybový termín 1, když je předpovídaná hodnota 10, je mnohem horší než chybový dojem 1, když předpovídaná hodnota je 1 milion při pokusu o přijetí regresního modelu, který ukazuje, jak dobře jsou korelovány dvě nebo více proměnných.