O que é um termo de erro?

Nas estatísticas, um termo de erro é a soma dos desvios de cada observação real de uma linha de regressão do modelo. A análise de regressão é usada para estabelecer o grau de correlação entre duas variáveis, uma independente e uma dependente, cujo resultado é uma linha que melhor "ajusta" os valores realmente observados do valor dependente em relação à variável ou variáveis ​​independentes. Dito de outra forma, um termo de erro é o termo em uma equação de regressão de modelo que calcula e explica a diferença inexplicável entre os valores realmente observados da variável independente e os resultados previstos pelo modelo. Portanto, o termo de erro é uma medida da precisão com que o modelo de regressão reflete a relação real entre as variáveis ​​independentes e dependentes. O termo de erro pode indicar que o modelo pode ser aprimorado, como adicionar outra variável independente que explique parte ou toda a diferença ou aleatoriedade, o que significa que a variável ou variáveis ​​dependentes e independentes não estão correlacionadas em maior grau .

Também conhecido como termo residual ou termo de perturbação, de acordo com a convenção matemática, o termo de erro é o último termo em uma equação de regressão modelo e é representado pela letra grega epsilon (ε). Economistas e profissionais do setor financeiro usam regularmente modelos de regressão, ou pelo menos seus resultados, para entender e prever melhor uma ampla gama de relacionamentos, como como as mudanças na oferta monetária estão relacionadas à inflação, como os preços das bolsas estão relacionados ao desemprego taxas ou como as mudanças nos preços das commodities afetam empresas específicas de um setor econômico. Portanto, o termo de erro é uma variável importante a ser lembrada e monitorada, na medida em que mede o grau em que um determinado modelo não reflete ou explica a relação real entre as variáveis ​​dependentes e independentes.

Na verdade, existem dois tipos de termos de erro comumente usados ​​na análise de regressão: erro absoluto e erro relativo. Erro absoluto é o termo de erro definido anteriormente, a diferença entre os valores realmente observados da variável independente e os resultados previstos pelo modelo. Derivado disso, o erro relativo é definido como o erro absoluto dividido pelo valor exato previsto pelo modelo. Expressado em termos percentuais, o erro relativo é conhecido como erro percentual, o que é útil porque coloca o termo do erro em uma perspectiva maior. Por exemplo, um termo de erro 1 quando o valor previsto é 10 é muito pior do que um termo de erro 1 quando o valor previsto é 1 milhão ao tentar criar um modelo de regressão que mostre quão bem duas ou mais variáveis ​​estão correlacionadas.