Qu'est-ce qu'un terme d'erreur?

Dans les statistiques, un terme d'erreur est la somme des écarts de chaque observation réelle d'une ligne de régression du modèle.L'analyse de régression est utilisée pour établir le degré de corrélation entre deux variables, une indépendante et une dépendante, dont le résultat est une ligne qui correspond le mieux aux valeurs réellement observées de la valeur dépendante par rapport à la variable ou aux variables indépendantes.Autrement dit, un terme d'erreur est le terme d'une équation de régression du modèle qui remonte et explique la différence inexpliquée entre les valeurs réellement observées de la variable indépendante et les résultats prédits par le modèle.Par conséquent, le terme d'erreur est une mesure de la manière dont le modèle de régression reflète avec précision la relation réelle entre la variable ou les variables indépendantes et dépendantes.Le terme d'erreur peut indiquer soit que le modèle peut être amélioré, par exemple en ajoutant une autre variable indépendante qui explique une partie ou la totalité de la différence, ou par aléatoire, ce qui signifie que la variable ou les variables dépendantes et indépendantes ne sont pas corrélées à une plus grande mesure.

Également connu sous le nom de terme résiduel ou de terme de perturbation, selon la convention mathématique, le terme d'erreur est le dernier terme dans une équation de régression du modèle et est représenté par la lettre grecque Epsilon ( epsilon;).Les économistes et les professionnels de l'industrie financière utilisent régulièrement des modèles de régression, ou du moins leurs résultats, pour mieux comprendre et prévoir un large éventail de relations, telles que la façon dont les changements dans la masse monétaire sont liés à l'inflation, à la façon dont les prix boursiers sont liés au chômageLes taux ou comment les variations des prix des matières premières affectent des entreprises spécifiques dans un secteur économique.Par conséquent, le terme d'erreur est une variable importante à garder à l'esprit et à suivre en ce qu'elle mesure la mesure dans laquelle un modèle donné ne reflète pas ou ne représente pas la relation réelle entre les variables dépendantes et indépendantes.

Il y aEn fait, deux types de termes d'erreur couramment utilisés dans l'analyse de régression: erreur absolue et erreur relative.L'erreur absolue est le terme d'erreur tel que défini précédemment, la différence entre les valeurs réellement observées de la variable indépendante et les résultats prédits par le modèle.En dérivé, l'erreur relative est définie comme l'erreur absolue divisée par la valeur exacte prédite par le modèle.Exprimé en termes de pourcentage, l'erreur relative est connue sous le nom d'erreur en pourcentage, ce qui est utile car il met le terme d'erreur dans une plus grande perspective.Par exemple, un terme d'erreur de 1 lorsque la valeur prédite est 10 est bien pire qu'un terme d'erreur de 1 lorsque la valeur prévue est de 1 million lors de la tentative de création d'un modèle de régression qui montre à quel point deux variables ou plus sont corrélées.