오류 용어는 무엇입니까?
오차항은 모형이 독립 변수와 종속 변수 사이의 실제 관계를 완전히 나타내지 않을 때 생성되는 통계 또는 수학 모델에 의해 생성 된 잔차 변수입니다. 이 불완전한 관계의 결과로, 오차 항은 경험적 분석 중에 방정식이 다를 수있는 양입니다.
오차 항은 잔차, 교란 또는 잔차 항이라고도하며 모델에서 문자 e, ε 또는 u로 다양하게 표시됩니다.
주요 테이크 아웃
- 모형의 불확실성을 나타 내기 위해 회귀 모형과 같은 통계 모형에 오차항이 나타납니다. 오차항은 완전 적합도의 부족을 설명하는 잔차 변수이며, 이 분산은 분산의 분산 조건을 나타냅니다. 회귀 모형의 잔차 항 또는 오차 항은 크게 다릅니다.
오류 용어가 적용되는 예제 수식은 다음과 같습니다.
오류 용어는 본질적으로 모델이 완전히 정확하지 않고 실제 응용 프로그램에서 다른 결과를 초래한다는 것을 의미합니다. 예를 들어 다음과 같은 형식의 다중 선형 회귀 함수가 있다고 가정합니다.
의 Y = αX + βρ + ϵ 여기서: α, β = 상수 파라미터 X, ρ = 독립 변수 ϵ = 에러 항
경험적 테스트 동안 실제 Y가 모델에서 예상되거나 예측 된 Y와 다를 경우, 오차 항은 0이 아니므로 Y에 영향을 미치는 다른 요소가 있음을 의미합니다.
오류 용어 이해
오차 항은 통계 모형 내 오차 한계를 나타냅니다. 회귀선 내 편차의 합을 나타내며, 모델 결과와 실제 관측 결과의 차이에 대한 설명을 제공합니다. 회귀선은 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 사이의 상관 관계를 결정할 때 분석 지점으로 사용됩니다.
오류 용어는 무엇을 알려줍니까?
시간이 지남에 따라 주식의 가격을 추적하는 선형 회귀 모델에서 오류 항은 특정 시간의 예상 가격과 실제로 관찰 된 가격의 차이입니다. 가격이 특정 시간에 정확히 예상 된 경우 가격은 추세선에서 떨어지고 오류 기간은 0이됩니다.
추세선에 직접 떨어지지 않는 점은 종속 변수 (이 경우 가격)가 시간의 경과를 나타내는 독립 변수 이상의 영향을 받는다는 사실을 나타냅니다. 오류 용어는 시장 정서의 변화와 같이 가격 변수에 미치는 영향을 나타냅니다.
추세선으로부터 가장 큰 거리를 가진 두 개의 데이터 점은 추세선으로부터의 거리가 같아야하며 가장 큰 오차 범위를 나타냅니다.
모형이이 분산 형인 경우 통계 모형을 올바르게 해석하는 데 일반적으로 발생하는 문제는 회귀 모형에서 오차항의 분산이 광범위하게 변하는 조건을 나타냅니다.
선형 회귀, 오차 항 및 재고 분석
선형 회귀 분석은 유가 증권의 가격과 시간의 경과와 같은 종속 변수와 독립 변수 사이의 관계를 제공하여 특정 보안 또는 지수에 의해 경험되는 현재 추세와 관련된 분석 형식으로, 추세선을 만들 수 있습니다. 예측 모델로 사용됩니다.
선형 회귀는 선이 데이터 내의 평균을 기준으로하지 않고 데이터 포인트에 맞기 때문에 이동 평균에 비해 느리게 지연됩니다. 이를 통해 사용 가능한 데이터 포인트의 수치 평균을 기준으로 한 라인보다 더 빠르고 극적으로 라인을 변경할 수 있습니다.
오차항과 잔차의 차이
오차 항과 잔차가 종종 동의어로 사용되지만 중요한 공식적인 차이가 있습니다. 오차항은 일반적으로 관찰 할 수없고 잔차를 관찰 및 계산할 수있어 정량화 및 시각화가 훨씬 쉽습니다. 실제로, 오차 항은 관측 된 데이터가 실제 모집단과 다른 방식을 나타내는 반면, 잔차는 관측 된 데이터가 표본 모집단 데이터와 다른 방식을 나타냅니다.
