오류 용어

오류 용어란 무엇입니까?

오차항은 통계적 또는 수학적 모델에 의해 생성된 잔차 변수로, 모델이 독립 변수와 종속 변수 간의 실제 관계를 완전히 나타내지 않을 때 생성됩니다. 이러한 불완전한 관계의 결과로, 오차항은 경험적 분석 동안 방정식이 다를 수 있는 양입니다.

오차 항은 잔차, 교란 또는 나머지 항이라고도 하며 모델에서 e, ε 또는 u로 다양하게 표시됩니다.

오류 용어 이해하기

오차항은 통계 모델 내의 오차 한계를 나타냅니다. 모델의 이론적인 값과 실제 관찰된 결과 간의 차이에 대한 설명을 제공하는 회귀선 내 편차의 합계를 나타냅니다 . 회귀선은 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 상관 관계를 결정하려고 할 때 분석 지점으로 사용됩니다.

공식에서 오류 용어 사용

오류 항은 본질적으로 모델이 완전히 정확하지 않고 실제 적용 중에 결과가 다르다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 다음 형식을 취하는 다중 선형 회귀 함수가 있다고 가정합니다.

$\begin{정렬} &Y = \alpha X + \beta \rho + \epsilon \ &\textbf{ 여기서:} \ &\alpha, \beta = \text{상수 매개변수} \ &X, \rho = \text{독립 변수} \ &\epsilon = \text{오류 용어} \ \ 끝{정렬}$<span class=" vlist " 스타일="높이:4em;"><스팬 스타일="상단:-6 .16em;">Y=α X</ span>+βρ +ϵ 여기서:α,β =상수 매개변수X, ρ= 독립 변수 < span class="mord">ϵ=오류 용어​<span class="vlist" 스타일="높이:3.5000000000000018em;"></s 팬>

실증적 테스트 동안 실제 Y가 모델에서 예상되거나 예측된 Y와 다른 경우 오차 항은 0이 아니며, 이는 Y에 영향을 미치는 다른 요인이 있음을 의미합니다.

오류 용어는 무엇을 알려줍니까?

시간 경과에 따른 주식 가격을 추적하는 선형 회귀 모델 내에서 오류 항은 특정 시간에 예상되는 가격과 실제로 관찰된 가격 간의 차이입니다. 가격이 특정 시간에 예상했던 것과 정확히 일치하는 경우 가격은 추세선에서 떨어지고 오차항은 0이 됩니다.

추세선에 직접 떨어지지 않는 점은 종속 변수(이 경우 가격)가 시간 경과를 나타내는 독립 변수 이상의 영향을 받는다는 사실을 나타냅니다. 오차항은 시장 심리 의 변화와 같이 가격 변수에 가해지는 모든 영향을 나타냅니다.

추세선에서 가장 멀리 떨어져 있는 두 데이터 포인트는 가장 큰 오차 한계를 나타내는 추세선과 같은 거리에 있어야 합니다.

모델이 이분산성 (heteroskedastic )이라면 통계 모델을 올바르게 해석하는 데 있어 흔히 발생하는 문제로 회귀 모델에서 오차항 의 분산 이 크게 변하는 조건을 의미합니다.

선형 회귀, 오류 항 및 주식 분석

선형 회귀는 증권의 가격과 시간 경과와 같은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 제공하여 특정 증권 또는 지수가 경험하는 현재 추세와 관련된 분석의 한 형태로, 예측 모델 로 사용됩니다 .

평균 을 기반으로 하는 대신 선이 데이터 포인트에 적합하기 때문에 이동 평균 에서 경험한 것보다 지연이 적습니다 . 이를 통해 사용 가능한 데이터 포인트의 수치 평균을 기반으로 하는 라인보다 라인을 더 빠르고 극적으로 변경할 수 있습니다.

오차항과 잔차의 차이점

오차 항과 잔차는 종종 동의어로 사용되지만 중요한 형식적 차이가 있습니다. 오차항은 일반적으로 관찰할 수 없고 잔차는 관찰 및 계산이 가능하므로 수량화 및 시각화가 훨씬 쉽습니다. 실제로 오차 항은 관찰된 데이터가 실제 모집단 과 다른 방식을 나타내는 반면,. 잔차는 관찰된 데이터가 표본 모집단 데이터와 다른 방식을 나타냅니다.

##하이라이트

• 이분산(heteroskedastic)은 회귀모형에서 잔차항 또는 오차항의 분산이 크게 변하는 상태를 말합니다.

• 오차항은 완벽한 적합도의 부족을 설명하는 잔차 변수입니다.

• 모형의 불확실성을 나타내기 위해 회귀 모형과 같이 통계 모형에서 오차항이 나타납니다.