오류 용어는 무엇입니까?

통계에서 오류 항은 모델 회귀 라인에서 실제 관찰의 편차의 합입니다.회귀 분석은 두 변수 사이의 상관 정도를 설정하는 데 사용됩니다. 하나는 독립적이고 하나는 종속적이며 결과는 독립 변수 또는 변수와 관련하여 종속 값의 실제로 관찰 된 값에 가장 잘 맞는 선입니다.다시 말해서, 오류 용어는 모델 회귀 방정식의 용어로, 독립 변수의 실제로 관찰 된 값과 모델에 의해 예측 된 결과 사이의 설명 할 수없는 차이를 설명하는 모델 회귀 방정식의 용어입니다.따라서 오차 항은 회귀 모델이 독립적 및 종속 변수 또는 변수 사이의 실제 관계를 정확하게 반영하는지 측정합니다.오차 항은 차이의 일부 또는 전부를 설명하는 다른 독립 변수를 추가하거나 임의성에 의해 추가되는 것과 같은 모델이 개선 될 수 있음을 나타낼 수 있습니다..경제학자와 금융 업계 전문가는 정기적으로 회귀 모델 또는 최소한 결과를 사용하여 화폐 공급의 변화가 인플레이션과 관련된 방법, 주식 시장 가격이 실업률과 관련된 방법과 같은 광범위한 관계를 더 잘 이해하고 예측합니다.금리 또는 상품 가격의 변화가 경제 부문의 특정 회사에 미치는 영향.따라서 오류 항은 주어진 모델이 종속 변수와 독립 변수 사이의 실제 관계를 반영하지 않거나 설명하지 않는 정도를 측정한다는 점에서 명심하고 추적하는 중요한 변수입니다.실제로 회귀 분석에서 일반적으로 사용되는 두 가지 유형의 오류 용어 : 절대 오류 및 상대 오류.절대 오차는 이전에 정의 된 오류 항, 독립 변수의 실제로 관찰 된 값과 모델에 의해 예측 된 결과의 차이입니다.이로부터 도출 된 상대 오차는 절대 오차를 모델에 의해 예측 된 정확한 값으로 나눈 것으로 정의됩니다.백분율 용어로 표현 된 상대 오차는 백분율 오차로 알려져 있으며, 이는 오류 항을 더 큰 관점으로 만들기 때문에 도움이됩니다.예를 들어, 예측 값이 10 인 경우 1의 오차 항은 예측 값이 1 백만이면 오차 항보다 훨씬 나쁩니다. 두 개 이상의 변수가 얼마나 잘 상관되는지를 보여주는 회귀 모델을 제시하려고 할 때 예측 값이 1 백만이 될 때 1의 오차 항보다 훨씬 나쁩니다.