오류 용어는 무엇입니까?

통계에서 오류 항은 모형 회귀선에서 각 실제 관측치의 편차의 합입니다. 회귀 분석은 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 사이의 상관 정도를 설정하는 데 사용되며, 결과는 독립 변수와 관련하여 종속 값의 실제 관찰 된 값에 가장 잘 맞는 선입니다. 다시 말하면, 오차항은 모형 회귀 방정식의 항으로, 독립 변수의 실제 관측 된 값과 모형에서 예측 한 결과 간의 설명 할 수없는 차이를 계산합니다. 따라서 오차항은 회귀 모형이 독립 변수와 종속 변수 또는 변수 간의 실제 관계를 얼마나 정확하게 반영 하는지를 측정 한 것입니다. 오차항은 차이의 일부 또는 전부를 설명하는 다른 독립 변수를 추가하거나 임의성에 의해 모형이 개선 될 수 있음을 나타낼 수 있습니다. 즉, 종속 및 독립 변수 또는 변수가 더 이상 상관되지 않습니다. .

수학적 규칙에 따라 잔차 항 또는 교란 항이라고도하는 오류 항은 모형 회귀 방정식의 마지막 항이며 그리스 문자 엡실론 (ε)으로 표시됩니다. 경제학자와 금융 업계 전문가는 정기적으로 회귀 모델 또는 최소한 결과를 사용하여 화폐 공급의 변화가 인플레이션과 관련되는 방식, 주식 시장 가격이 실업과 관련되는 방식과 같은 광범위한 관계를 더 잘 이해하고 예측합니다. 가격 또는 원자재 가격의 변화가 경제 부문의 특정 회사에 미치는 영향. 따라서 오차 항은 주어진 모델이 종속 변수와 독립 변수 사이의 실제 관계를 반영하거나 고려하지 않는 정도를 측정한다는 점을 명심하고 추적해야하는 중요한 변수입니다.

실제로 회귀 분석에 일반적으로 사용되는 두 가지 유형의 오차 항이 있습니다 : 절대 오차와 상대 오차. 절대 오차는 이전에 정의 된 오차 항으로, 실제로 독립 변수의 관측 된 값과 모형에 의해 예측 된 결과 사이의 차이입니다. 이로부터 도출 된 상대 오차는 절대 오차를 모형에 의해 예측 된 정확한 값으로 나눈 것으로 정의됩니다. 백분율 오차로 표현되는 상대 오차는 퍼센트 오차라고하며, 이는 오차 항을 더 큰 관점에 놓기 때문에 유용합니다. 예를 들어, 예측 값이 10 일 때 오류 항 1은 2 개 이상의 변수가 얼마나 잘 연관되어 있는지를 나타내는 회귀 모델을 도출하려고 할 때 예측 값이 1 백만 때 오류 항 1보다 훨씬 나쁩니다.