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 "se encaixa" com os valores realmente observados do valor dependente em relação à variável ou variável independente. Em outras palavras, um termo de erro é o termo em uma equação de regressão do modelo que se destaca 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 de com que precisão o modelo de regressão reflete a relação real entre a variável ou variável independente e dependente. O termo de erro pode indicar que o modelo pode ser melhorado, como adicionando outra variável independente que explica parte ou toda a diferença ou por aleatoriedade, o que significa que oVariável ou variável dependente e independente não estão correlacionadas a nenhum grau maior.

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 do 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 de dinheiro estão relacionadas à inflação, como os preços do mercado de ações estão relacionados às taxas de desemprego ou como as mudanças nos preços das commodities afetam as empresas específicas em um setor econômico. Portanto, o termo de erro é uma variável importante a ser lembrada e acompanha, pois mede o grau em que qualquer modelo não reflete ou é responsável pela relação real entre o depósitovariáveis ​​incorretas e independentes.

Existem realmente dois tipos de termos de erro comumente usados ​​na análise de regressão: erro absoluto e erro relativo. O erro absoluto é o termo de erro, conforme 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. Expressa em termos percentuais, o erro relativo é conhecido como erro percentual, o que é útil porque coloca o termo de erro em uma perspectiva maior. Por exemplo, um termo de erro de 1 quando o valor previsto é 10 é muito pior do que um termo de erro de 1 quando o valor previsto é de 1 milhão ao tentar criar um modelo de regressão que mostre quão bem duas ou mais variáveis ​​estão correlacionadas.