Che cos'è un termine di errore?

In statistica, un termine di errore è la somma delle deviazioni di ogni 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 "si adatta" meglio 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 conta e tiene conto della differenza inspiegabile tra i valori effettivamente osservati della variabile indipendente e i risultati previsti dal modello. Quindi, il termine di errore è una misura di quanto accuratamente il modello di regressione rifletta la relazione effettiva tra la variabile o le 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 tutte le differenze, o per casualità, il che significa che la variabile o le variabili dipendenti e indipendenti non sono correlate in misura maggiore .

Conosciuto anche come termine residuo o disturbo, secondo la convenzione matematica, il termine di errore è l'ultimo termine in un'equazione di regressione modello ed è rappresentato dalla lettera greca epsilon (ε). Gli economisti e i professionisti del settore finanziario fanno regolarmente uso dei 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, come i prezzi del mercato azionario sono correlati alla disoccupazione tassi o in che modo le variazioni dei prezzi delle materie prime incidono su società specifiche in un settore economico. Pertanto, il termine di errore è un'importante variabile da tenere presente e da tenere presente in quanto misura il grado in cui un determinato modello non riflette o tiene conto della relazione effettiva tra le variabili dipendenti e indipendenti.

Esistono in realtà due tipi di termini di errore comunemente utilizzati nell'analisi di regressione: errore assoluto ed errore relativo. 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 pone il termine dell'errore in una prospettiva più ampia. Ad esempio, un termine di errore pari a 1 quando il valore previsto è 10 è molto peggiore di un termine di errore pari a 1 quando il valore previsto è 1 milione quando si tenta di elaborare un modello di regressione che mostri la correlazione tra due o più variabili.