Virhetermi

Mikä on virhetermi?

Virhetermi on tilastollisen tai matemaattisen mallin tuottama jäännösmuuttuja, joka syntyy, kun malli ei täysin edusta riippumattomien muuttujien ja riippuvien muuttujien välistä todellista suhdetta. Tämän epätäydellisen suhteen seurauksena virhetermi on määrä, jolla yhtälö voi poiketa empiirisen analyysin aikana.

Virhetermi tunnetaan myös jäännös-, häiriö- tai jäännösterminä, ja se esitetään malleissa eri tavoin kirjaimilla e, ε tai u.

Virhetermin ymmärtäminen

virhetermi edustaa tilastollisen mallin virhemarginaalia; se viittaa poikkeamien summaan regressioviivan sisällä , mikä selittää mallin teoreettisen arvon ja todellisten havaittujen tulosten välisen eron. Regressioviivaa käytetään analyysipisteenä, kun yritetään määrittää yhden riippumattoman muuttujan ja yhden riippuvan muuttujan välinen korrelaatio.

Virhetermin käyttö kaavassa

Virhetermi tarkoittaa käytännössä sitä, että malli ei ole täysin tarkka ja johtaa erilaisiin tuloksiin todellisissa sovelluksissa. Oletetaan esimerkiksi, että on olemassa useita lineaarisia regressiofunktioita,. joiden muoto on seuraava:

$\begin &Y = \alpha X + \beta \rho + \epsilon \ &\textbf \ &\alpha, \beta = \teksti \ &X, \rho = \text \ &\epsilon = \teksti \ \ end$

Kun todellinen Y poikkeaa mallissa odotetusta tai ennustetusta Y:stä empiirisen testin aikana, virhetermi ei ole yhtä suuri kuin 0, mikä tarkoittaa, että Y:ään vaikuttavat muut tekijät.

Mitä virheehdot kertovat meille?

Lineaarisessa regressiomallissa, joka seuraa osakkeen hintaa ajan kuluessa, virhetermi on tietyn ajankohdan odotetun hinnan ja todellisuudessa havaitun hinnan välinen ero. Tapauksissa, joissa hinta on täsmälleen se, mitä tiettynä ajankohtana odotettiin, hinta putoaa trendiviivalle ja virhetermi on nolla.

Pisteet, jotka eivät osu suoraan trendiviivalle, osoittavat, että riippuvaan muuttujaan, tässä tapauksessa hintaan, vaikuttaa enemmän kuin pelkkä riippumaton muuttuja, joka edustaa ajan kulumista. Virhetermi tarkoittaa mitä tahansa hintamuuttujaan kohdistuvaa vaikutusta, kuten muutoksia markkinatunnelmassa.

Kahden suurimman etäisyyden trendiviivasta olevien datapisteiden tulee olla yhtä kaukana trendiviivasta, mikä edustaa suurinta virhemarginaalia.

Jos malli on heteroskedastinen,. yleinen ongelma tilastollisten mallien tulkinnassa oikein, se viittaa tilaan, jossa regressiomallin virhetermin varianssi vaihtelee suuresti.

Lineaarinen regressio, virhetermi ja varastoanalyysi

Lineaarinen regressio on analyysin muoto, joka liittyy tietyn arvopaperin tai indeksin tämänhetkisiin trendeihin tarjoamalla riippuvuuden ja riippumattomien muuttujien, kuten arvopaperin hinnan ja ajan kulumisen, välisen suhteen, mikä johtaa trendiviivaan, joka voi voidaan käyttää ennustavana mallina.

Lineaarisessa regressiossa on vähemmän viivettä kuin liukuvalla keskiarvolla,. koska viiva sopii datapisteisiin sen sijaan, että se perustuisi datan keskiarvoihin. Tämä mahdollistaa linjan muuttumisen nopeammin ja dramaattisemmin kuin viiva, joka perustuu käytettävissä olevien datapisteiden numeeriseen keskiarvoon.

Ero virheehtojen ja jäännösten välillä

Vaikka virhetermiä ja jäännöstä käytetään usein synonyymeinä, sillä on tärkeä muodollinen ero. Virhetermi on yleensä havaitsematon ja jäännös on havaittavissa ja laskettavissa, mikä tekee siitä paljon helpompaa kvantifioida ja visualisoida. Itse asiassa, vaikka virhetermi edustaa tapaa, jolla havaitut tiedot eroavat todellisesta perusjoukosta,. jäännös edustaa tapaa, jolla havaitut tiedot eroavat otosjoukon tiedoista.

##Kohokohdat

• Heteroskedastisella tarkoitetaan tilaa, jossa regressiomallin jäännöstermin eli virhetermin varianssi vaihtelee suuresti.

• Virhetermi on jäännösmuuttuja, joka selittää täydellisen sopivuuden puutteen.

• Tilastomalliin, kuten regressiomalliin, ilmestyy virhetermi, joka ilmaisee mallin epävarmuuden.