Cos'è un termine di errore?

In statistiche, un termine di errore è la somma delle deviazioni di ciascuna osservazione effettiva da una linea di regressione del modello. L'analisi di regressione viene utilizzata per stabilire il grado di correlazione tra due variabili, una indipendente e una dipendente, il cui risultato è una linea che è meglio "si adatta" ai valori effettivamente osservati del valore dipendente in relazione alla variabile o alle variabili indipendenti. Detto in altro modo, un termine di errore è il termine in un'equazione di regressione del modello che si adatta e spiega la differenza inspiegabile tra i valori effettivamente osservati della variabile indipendente e i risultati previsti dal modello. Pertanto, il termine di errore è una misura di come accuratamente il modello di regressione rifletta la relazione effettiva tra variabile o variabili indipendenti e dipendenti. Il termine di errore può indicare che il modello può essere migliorato, ad esempio aggiungendo un'altra variabile indipendente che spiega alcune o tutta la differenza o per casualità, il che significa che ilLe variabili o le variabili dipendenti e indipendenti non sono correlate a un livello maggiore.

noto anche come termine residuo o termine di disturbo, secondo la convenzione matematica, il termine di errore è l'ultimo termine in un'equazione di regressione del modello ed è rappresentato dalla lettera greca Epsilon (ε). Gli economisti e i professionisti del settore finanziario fanno regolarmente uso di modelli di regressione, o almeno dei loro risultati, per comprendere e prevedere meglio una vasta gamma di relazioni, come il modo in cui i cambiamenti nell'offerta di moneta sono correlati all'inflazione, in che modo i prezzi delle azioni sono legati ai tassi di disoccupazione o al modo in cui i cambiamenti nei prezzi delle materie prime influiscono sulle società specifiche in un settore economico. Pertanto, il termine di errore è una variabile importante da tenere a mente e tenere traccia in quanto misura il grado in cui un determinato modello non riflette o spiega la relazione effettiva tra il depevariabili ndent e indipendenti.

Esistono in realtà due tipi di termini di errore comunemente usati nell'analisi di regressione: errore assoluto ed errore relativo. L'errore assoluto è il termine di errore come precedentemente definito, la differenza tra i valori effettivamente osservati della variabile indipendente e i risultati previsti dal modello. Derivato da questo, l'errore relativo è definito come l'errore assoluto diviso per il valore esatto previsto dal modello. Espresso in termini percentuali, l'errore relativo è noto come errore percentuale, il che è utile perché mette il termine di errore in una prospettiva maggiore. Ad esempio, un termine di errore di 1 quando il valore previsto è 10 è molto peggiore di un termine di errore 1 quando il valore previsto è 1 milione quando si tenta di elaborare un modello di regressione che mostra quanto bene sono correlate due o più variabili.