¿Cuál es un término de error?
En estadísticas, un término de error es la suma de las desviaciones de cada observación real de una línea de regresión del modelo. El análisis de regresión se utiliza para establecer el grado de correlación entre dos variables, una independiente y otra dependiente, cuyo resultado es una línea que mejor "se ajusta" a los valores realmente observados del valor dependiente en relación con la variable o variables independientes. Dicho de otra manera, un término de error es el término en una ecuación de regresión del modelo que cuenta y explica la diferencia inexplicable entre los valores realmente observados de la variable independiente y los resultados predichos por el modelo. Por lo tanto, el término de error es una medida de cuán exactamente el modelo de regresión refleja la relación real entre la variable o variables independientes y dependientes. El término de error puede indicar que el modelo puede mejorarse, como agregar otra variable independiente que explica parte o la totalidad de la diferencia, o por aleatoriedad, lo que significa que elLas variables o variables dependientes e independientes no están correlacionadas en mayor grado.
También conocido como término residual o término de perturbación, según la Convención Matemática, el término de error es el último término en una ecuación de regresión del modelo y está representado por la letra griega Epsilon (ε). Los economistas y los profesionales de la industria financiera utilizan regularmente los modelos de regresión, o al menos sus resultados, para comprender y pronosticar mejor una amplia gama de relaciones, como cómo los cambios en la oferta monetaria están relacionados con la inflación, cómo los precios del mercado de valores están relacionados con las tasas de desempleo o cómo los cambios en los precios de los productos básicos afectan las empresas específicas en un sector económico. Por lo tanto, el término de error es una variable importante a tener en cuenta y tener un seguimiento de que mide el grado en que cualquier modelo dado no refleja o explica la relación real entre el Depevariables ndent e independientes.
En realidad, hay dos tipos de términos de error comúnmente utilizados en el análisis de regresión: error absoluto y error relativo. El error absoluto es el término de error como se definió anteriormente, la diferencia entre los valores realmente observados de la variable independiente y los resultados predichos por el modelo. Derivado de esto, el error relativo se define como el error absoluto dividido por el valor exacto predicho por el modelo. Expresado en términos porcentuales, el error relativo se conoce como porcentaje de error, lo cual es útil porque pone el término de error en una perspectiva más grande. Por ejemplo, un término de error de 1 cuando el valor predicho es 10 es mucho peor que un término de error de 1 cuando el valor predicho es 1 millón cuando se intenta encontrar un modelo de regresión que muestra qué tan bien se correlacionan dos o más variables.
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