Termine di errore
Che cos’è un termine di errore?
Un termine di errore è una variabile residua prodotta da un modello statistico o matematico, che viene creato quando il modello non rappresenta completamente la relazione effettiva tra le variabili indipendenti e le variabili dipendenti. Come risultato di questa relazione incompleta, il termine di errore è l’importo al quale l’equazione può differire durante l’analisi empirica.
Il termine di errore è anche noto come termine residuo, disturbo o resto ed è variamente rappresentato nei modelli dalle lettere e, ε o u.
Punti chiave
- Un termine di errore appare in un modello statistico, come un modello di regressione, per indicare l’incertezza nel modello.
- Il termine di errore è una variabile residua che rappresenta una mancanza di perfetta bontà di adattamento.
- L’eteroschedastico si riferisce a una condizione in cui la varianza del termine residuo, o termine di errore, in un modello di regressione varia ampiamente.
Comprensione di un termine di errore
Un termine di errore rappresenta il margine di errore all’interno di un modello statistico; si riferisce alla somma delle deviazioni all’interno della linea di regressione, che fornisce una spiegazione della differenza tra il valore teorico del modello e i risultati effettivi osservati. La linea di regressione viene utilizzata come punto di analisi quando si tenta di determinare la correlazione tra una variabile indipendente e una variabile dipendente.
Uso del termine di errore in una formula
Un termine di errore significa essenzialmente che il modello non è completamente accurato e si traduce in risultati diversi durante le applicazioni del mondo reale. Ad esempio, supponiamo che esista una funzione di regressione lineare multipla che assume la seguente forma:
Quando la Y effettiva differisce dalla Y attesa o prevista nel modello durante un test empirico, il termine di errore non è uguale a 0, il che significa che ci sono altri fattori che influenzano Y.
Cosa ci dicono i termini di errore?
All’interno di un modello di regressione lineare che traccia il prezzo di un’azione nel tempo, il termine di errore è la differenza tra il prezzo previsto in un determinato momento e il prezzo effettivamente osservato. Nei casi in cui il prezzo è esattamente quello previsto in un determinato momento, il prezzo cadrà sulla linea di tendenza e il termine di errore sarà zero.
I punti che non cadono direttamente sulla linea di tendenza mostrano il fatto che la variabile dipendente, in questo caso il prezzo, è influenzata da qualcosa di più della semplice variabile indipendente, che rappresenta il passare del tempo. Il termine di errore indica qualsiasi influenza esercitata sulla variabile di prezzo, come i cambiamenti nel sentiment del mercato.
I due punti dati con la distanza maggiore dalla linea di tendenza dovrebbero essere alla stessa distanza dalla linea di tendenza, rappresentando il più grande margine di errore.
Se un modello è eteroschedastico, un problema comune nell’interpretazione corretta dei modelli statistici, si riferisce a una condizione in cui la varianza del termine di errore in un modello di regressione varia ampiamente.
Regressione lineare, termine di errore e analisi delle scorte
La regressione lineare è una forma di analisi che si riferisce alle tendenze attuali sperimentate da un particolare titolo o indice fornendo una relazione tra variabili dipendenti e indipendenti, come il prezzo di un titolo e il passare del tempo, risultando in una linea di tendenza che può essere utilizzato come modello predittivo.
Una regressione lineare mostra un ritardo inferiore rispetto a quello sperimentato con una media mobile, poiché la linea è adatta ai punti dati anziché basata sulle medie all’interno dei dati. Ciò consente alla linea di cambiare più rapidamente e notevolmente rispetto a una linea basata sulla media numerica dei punti dati disponibili.
La differenza tra termini di errore e residui
Sebbene il termine di errore e residuo siano spesso usati come sinonimi, esiste un’importante differenza formale. Un termine di errore è generalmente non osservabile e un residuo è osservabile e calcolabile, rendendo molto più facile quantificare e visualizzare. In effetti, mentre un termine di errore rappresenta il modo in cui i dati osservati differiscono dalla popolazione effettiva, un residuo rappresenta il modo in cui i dati osservati differiscono dai dati della popolazione campione.