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 unabhängigen und einem abhängigen Variablen zu ermitteln. Das Ergebnis ist eine Linie, die die tatsächlich beobachteten Werte 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.Abhängige und unabhängige Variable oder Variablen korrelieren nicht in größerem Maße.

Auch als verbleibender Term oder Störungsbegriff bezeichnet, ist der Fehlerbegriff in einer Modellregressionsgleichung der Fehler und wird durch den griechischen Buchstaben Epsilon (ε) 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. Daher ist der Fehlerbegriff eine wichtige Variable, die berücksichtigt und im Auge behalten kann, als er den Grad misst, in dem ein bestimmtes Modell die tatsächliche Beziehung zwischen dem Depe nicht widerspiegelt oder berücksichtigtneilte und unabhängige Variablen.

Es gibt tatsächlich zwei Arten von Fehlerbegriffen, die in der Regressionsanalyse üblicherweise 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 vom Modell vorhergesagten genauen Wert. In prozentualer Begriff ausgedrückt wird relativer Fehler als prozentualer Fehler bezeichnet, was hilfreich ist, da der Fehlerbegriff in eine größere Perspektive versetzt wird. Zum Beispiel 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.