Was ist ein Fehlerbegriff?

In der Statistik ist ein Fehlerbegriff die Summe der Abweichungen jeder tatsächlichen Beobachtung aus einer Modellregressionslinie.Die Regressionsanalyse wird verwendet, um den Korrelationsgrad zwischen zwei Variablen zu ermitteln, einer unabhängigen und einem abhängigen, deren Ergebnis eine Linie ist, die am besten zu den tatsächlich beobachteten Werten des abhängigen Werts in Bezug auf die unabhängigen Variablen oder Variablen passt.Anders ausgedrückt, ein Fehlerbegriff ist der Begriff in einer Modellregressionsgleichung, die den unerklärlichen Unterschied zwischen den tatsächlich beobachteten Werten der unabhängigen Variablen und den vom Modell vorhergesagten Ergebnissen berücksichtigt.Daher ist der Fehlerbegriff ein Maß dafür, wie genau das Regressionsmodell die tatsächliche Beziehung zwischen der unabhängigen und abhängigen Variablen oder Variablen widerspiegelt.Der Fehlerbegriff kann entweder angeben, dass das Modell verbessert werden kann, z.

auch als verbleibender Term oder Störungsbegriff gemäß der mathematischen Konvention bezeichnet. Der Fehlerbegriff ist der letzte Begriff in einer Modellregressionsgleichung und wird durch den griechischen Buchstaben Epsilon ( Epsilon;) dargestellt.Wirtschaftswissenschaftler und Fachkräfte der Finanzbranche nutzen regelmäßig Regressionsmodelle oder zumindest ihre Ergebnisse, um ein breites Spektrum von Beziehungen besser zu verstehen und zu prognostizieren, wie z.Zinsen oder wie Änderungen der Rohstoffpreise bestimmte Unternehmen in einem Wirtschaftssektor beeinflussen.Daher ist der Fehlerbegriff eine wichtige Variable, die berücksichtigt und im Auge behalten kann, als er den Grad misst, in dem ein bestimmtes Modell nicht die tatsächliche Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen widerspiegelt oder berücksichtigt.Tatsächlich zwei Arten von Fehlerbegriffen, die üblicherweise in der Regressionsanalyse verwendet werden: absoluter Fehler und relativer Fehler.Der absolute Fehler ist der zuvor definierte Fehlerbegriff, die Differenz zwischen den tatsächlich beobachteten Werten der unabhängigen Variablen und den vom Modell vorhergesagten Ergebnissen.Daraus abgeleitet wird der relative Fehler als der absolute Fehler geteilt durch den exakten Wert, der vom Modell vorhergesagt wird.In prozentualer Begriff ausgedrückt wird relativer Fehler als prozentualer Fehler bezeichnet, was hilfreich ist, da der Fehlerbegriff in eine größere Perspektive versetzt wird.Beispielsweise ist ein Fehlerterm von 1, wenn der vorhergesagte Wert 10 ist, viel schlechter als ein Fehlerbegriff von 1, wenn der vorhergesagte Wert 1 Million beträgt, wenn versucht wird, ein Regressionsmodell zu erstellen, das zeigt, wie gut zwei oder mehr Variablen korreliert sind.