Thuật ngữ lỗi là gì?

Trong thống kê, một thuật ngữ lỗi là tổng của độ lệch của mỗi quan sát thực tế từ một dòng hồi quy mô hình.Phân tích hồi quy được sử dụng để thiết lập mức độ tương quan giữa hai biến, một biến độc lập và một phụ thuộc, kết quả của nó là một dòng phù hợp nhất với các giá trị được quan sát thực sự của giá trị phụ thuộc liên quan đến biến hoặc biến độc lập.Nói cách khác, một thuật ngữ lỗi là thuật ngữ trong phương trình hồi quy mô hình có tính toán và giải thích cho sự khác biệt không giải thích được giữa các giá trị thực sự quan sát của biến độc lập và kết quả được dự đoán bởi mô hình.Do đó, thuật ngữ lỗi là thước đo chính xác mô hình hồi quy phản ánh mối quan hệ thực tế giữa biến độc lập và biến phụ thuộc hoặc các biến.Thuật ngữ lỗi có thể chỉ ra rằng mô hình có thể được cải thiện, chẳng hạn như bằng cách thêm vào một biến độc lập khác giải thích một số hoặc tất cả sự khác biệt, hoặc theo tính ngẫu nhiên, có nghĩa là các biến hoặc biến phụ thuộc và độc lập không tương quan với bất kỳ mức độ nào lớn hơn.

còn được gọi là thuật ngữ còn lại hoặc thuật ngữ xáo trộn, theo quy ước toán học, thuật ngữ lỗi là thuật ngữ cuối cùng trong phương trình hồi quy mô hình và được biểu thị bằng chữ Hy Lạp epsilon ( epsilon;).Các nhà kinh tế và các chuyên gia trong ngành tài chính thường xuyên sử dụng các mô hình hồi quy, hoặc ít nhất là kết quả của họ, để hiểu rõ hơn và dự báo một loạt các mối quan hệ, chẳng hạn như thay đổi trong cung tiền có liên quan đến lạm phát, giá thị trường chứng khoán có liên quan đến thất nghiệpTỷ lệ hoặc cách thay đổi giá cả hàng hóa ảnh hưởng đến các công ty cụ thể trong một lĩnh vực kinh tế.Do đó, thuật ngữ lỗi là một biến quan trọng cần ghi nhớ và theo dõi ở chỗ nó đo lường mức độ mà bất kỳ mô hình nhất định nào không phản ánh hoặc giải thích cho mối quan hệ thực tế giữa các biến phụ thuộc và độc lập.Trên thực tế, hai loại thuật ngữ lỗi thường được sử dụng trong phân tích hồi quy: lỗi tuyệt đối và lỗi tương đối.Lỗi tuyệt đối là thuật ngữ lỗi như được định nghĩa trước đây, sự khác biệt giữa các giá trị thực sự được quan sát của biến độc lập và kết quả được dự đoán bởi mô hình.Có nguồn gốc từ điều này, lỗi tương đối được định nghĩa là lỗi tuyệt đối chia cho giá trị chính xác được dự đoán bởi mô hình.Được thể hiện bằng các điều khoản phần trăm, lỗi tương đối được gọi là lỗi phần trăm, rất hữu ích vì nó đặt thuật ngữ lỗi vào quan điểm lớn hơn.Ví dụ, một thuật ngữ lỗi là 1 khi giá trị dự đoán là 10 kém hơn nhiều so với thuật ngữ lỗi là 1 khi giá trị dự đoán là 1 triệu khi cố gắng đưa ra mô hình hồi quy cho thấy hai hoặc nhiều biến tương quan tốt như thế nào.