エラー期間
##エラー用語とは何ですか?
誤差項は、統計モデルまたは数学モデルによって生成される残余変数であり、モデルが独立変数と従属変数の間の実際の関係を完全に表していない場合に作成されます。この不完全な関係の結果として、誤差項は、経験的分析中に方程式が異なる可能性がある量です。
誤差項は、残差、外乱、または残差項とも呼ばれ、モデルでは** e、**ε、またはuの文字でさまざまに表されます。
##エラー用語を理解する
エラー項は、統計モデル内のエラーのマージンを表します。これは、回帰直線内の偏差の合計を指し、モデルの理論値と実際の観測結果との違いの説明を提供します。回帰直線は、1つの独立変数と1つの従属変数の間の相関を決定しようとするときの分析ポイントとして使用されます。
##式でのエラー用語の使用
エラー項は、基本的に、モデルが完全に正確ではなく、実際のアプリケーションで異なる結果になることを意味します。たとえば、次の形式をとる重回帰関数があるとします。
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経験的テスト中に実際のYがモデルの予想または予測されたYと異なる場合、誤差項は0に等しくありません。これは、Yに影響を与える他の要因があることを意味します。
##エラー用語は何を教えてくれますか?
時間の経過とともに株価を追跡する線形回帰モデル内では、誤差項は、特定の時間の予想価格と実際に観察された価格との差です。価格が特定の時間に正確に予想されたものである場合、価格はトレンドラインに下がり、誤差項はゼロになります。
トレンドラインに直接当てはまらないポイントは、従属変数(この場合は価格)が、時間の経過を表す独立変数だけでなく、それ以上の影響を受けるという事実を示しています。エラー項は、市場センチメントの変化など、価格変数に及ぼす影響を表します。
トレンドラインからの距離が最大の2つのデータポイントは、トレンドラインからの距離が等しく、最大の誤差マージンを表す必要があります。
モデルが不均一分散である場合、統計モデルを正しく解釈する際の一般的な問題は、回帰モデルの誤差項の分散が大きく変化する状態を指します。
##線形回帰、誤差項、および在庫分析
線形回帰は、証券の価格や時間の経過などの従属変数と独立変数の間の関係を提供することにより、特定の証券またはインデックスが経験する現在の傾向に関連する分析の形式であり、次のような傾向線が得られます。予測モデルとして使用できます。
線形回帰は、データ内の平均に基づくのではなく、線がデータポイントに適合しているため、移動平均で発生する遅延よりも遅延が少なくなります。これにより、使用可能なデータポイントの数値平均に基づく線よりも、線をより迅速かつ劇的に変更できます。
##誤差項と残差の違い
誤差項と残差はしばしば同義語として使用されますが、重要な形式上の違いがあります。誤差項は一般に観察不可能であり、残余は観察可能で計算可能であるため、定量化と視覚化がはるかに簡単になります。事実上、誤差項は観測されたデータが実際の母集団と異なる方法を表しますが、残余は観測されたデータがサンプルの母集団データと異なる方法を表します。
##ハイライト
-不均一分散とは、回帰モデルの残余項または誤差項の分散が大きく変化する状態を指します。
-誤差項は、完全な適合度の欠如を説明する残余変数です。
-モデルの不確実性を示すために、回帰モデルなどの統計モデルに誤差項が表示されます。