エラー用語とは何ですか？

統計では、誤差項は、モデル回帰線からの各実際の観測の偏差の合計です。回帰分析は、独立した変数と1つの依存性の2つの変数間の相関度を確立するために使用されます。別の言い方をすれば、エラー用語は、独立変数の実際に観察された値とモデルによって予測される結果の原因不明の違いを記録するモデル回帰方程式の用語です。したがって、エラー用語は、回帰モデルが独立変数と従属変数または変数の実際の関係をどれだけ正確に反映しているかの尺度です。エラー用語は、違いの一部またはすべてを説明する別の独立変数を追加するなど、モデルを改善できることを示すことができます。。

数学的条約によれば、残差用語または妨害用語としても知られています。誤差項は、モデル回帰方程式の最後の用語であり、ギリシャ文字Epsilon（＆Epsilon;）で表されます。エコノミストと金融業界の専門家は、マネーサプライの変化がインフレにどのように関連しているか、株式市場価格が失業にどのように関連しているかなど、幅広い関係をよりよく理解し、予測するために、経済学者と金融業界の専門家を定期的に使用して、少なくとも結果を利用して、少なくとも結果を利用しています。料金または商品価格の変化は、経済部門の特定の企業にどのように影響するか。したがって、エラー用語は、依存変数と独立変数の間の実際の関係を測定して、特定のモデルが反映または説明しない程度を測定するという点で、念頭に置いて追跡するための重要な変数です。実際、回帰分析で一般的に使用される2種類のエラー項：絶対誤差と相対誤差。絶対誤差は、以前に定義された誤差項であり、独立変数の実際に観測された値とモデルによって予測される結果の違いです。これから導き出された相対誤差は、モデルによって予測される正確な値によって絶対誤差を割ったものとして定義されます。パーセンテージの用語で表されると、相対誤差はパーセントエラーとして知られています。これは、エラー項をより大きな視点にするために役立ちます。たとえば、予測値が10の場合のエラー項は、2つ以上の変数が相関していることを示す回帰モデルを考え出そうとする場合、予測値が100万のエラー項1よりもはるかに悪いです。