Mi az a hiba kifejezés?

A statisztikákban a hiba kifejezés az egyes tényleges megfigyelések eltéréseinek összege a modell regressziós vonaltól.A regressziós analízist használják a két változó közötti korreláció mértékének meghatározására, egy független és egy függő között, amelynek eredménye egy olyan vonal, amely a legjobban megfelel a független érték ténylegesen megfigyelt értékeinek a független változóhoz vagy a változókhoz viszonyítva.Másképpen fogalmazva: a hiba kifejezés egy olyan modell regressziós egyenlet kifejezésének kifejezése, amely felgyorsítja és figyelembe veszi a független változó ténylegesen megfigyelt értékei és a modell által előrejelzett eredmények közötti megmagyarázhatatlan különbséget.Ezért a hiba kifejezés azt mutatja, hogy a regressziós modell mennyire tükrözi a független és függő változó vagy a változók közötti tényleges kapcsolatot.A hiba kifejezés azt is jelezheti, hogy a modell javítható, például egy másik független változó hozzáadásával, amely magyarázza a különbséget vagy az egészet, vagy véletlenszerűséggel, ami azt jelenti, hogy a függő és független változó vagy a változók nem korrelálnak nagyobb mértékben.A közgazdászok és a pénzügyi iparági szakemberek rendszeresen használják a regressziós modelleket, vagy legalábbis eredményeiket a kapcsolatok széles körének megértése és előrejelzése érdekében, például hogy a pénzkínálat változásai hogyan kapcsolódnak az inflációhoz, hogy a tőzsdei árak hogyan kapcsolódnak a munkanélküliséghezA kamatlábak vagy az áruk árának változásai befolyásolják a gazdasági ágazat egyes vállalatait.Ennélfogva a hiba kifejezés fontos változó, hogy szem előtt tartsa és nyomon kövesse azt, hogy méri, hogy az adott modell milyen mértékben tükrözi, vagy figyelembe veszi a függő és a független változók közötti tényleges kapcsolatot.

VannakValójában a regressziós elemzés során általánosan használt hibafeltételek két típusa: abszolút hiba és relatív hiba.Az abszolút hiba a korábban meghatározott hiba kifejezés, a független változó ténylegesen megfigyelt értékei és a modell által előrejelzett eredmények közötti különbség.Ebből származtatva a relatív hibát az abszolút hiba határozható meg, amelyet elosztunk a modell által előrejelzett pontos értékkel.A százalékos értelemben kifejezve a relatív hiba százalékos hiba néven ismert, ami hasznos, mivel a hiba kifejezést nagyobb perspektívába helyezi.Például az 1 -es hiba kifejezés, ha a becsült érték 10, sokkal rosszabb, mint az 1 -es hibafutás, amikor a becsült érték 1 millió, amikor megpróbálunk olyan regressziós modellt kidolgozni, amely megmutatja, hogy a két vagy több változó mennyire korrelál.