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。依存および独立変数または変数は、より大きな程度と相関していません。

残留用語または妨害用語としても知られている数学的条約によれば、エラー用語はモデル回帰方程式の最後の用語であり、ギリシャ文字のエプシロン（ε）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率にどのように関連しているか、商品価格の変化が経済セクターの特定の企業にどのように影響するかなど、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。したがって、エラー用語は、特定のモデルがDEPE間の実際の関係を反映または説明しない程度を測定するという点で、心に留めて追跡するための重要な変数です。ndentおよび独立変数。

実際には、回帰分析で一般的に使用される2種類のエラー項があります：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1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。