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誤差項とは何ですか?

誤差項は、モデルが完全に独立変数と従属変数との間の実際の関係を表していないときに作成された統計的または数学的モデルによって生成される残差変数です。この不完全な関係の結果として、誤差項は式は経験的な分析中に異なっていてもよいれる量です。

誤差項は、残留、妨害、または残りの用語として知られており、種々の文字eでモデルで表され、ε、またはu。

誤差項が適用そのうち##例の式は、

誤差項は、基本的にモデルが完全に正確ではないことを意味し、実際のアプリケーションの間に結果が異なることになります。例えば、以下の形式をとる多重線形回帰関数があると仮定する。

Y =αX+βρ+εwhere:α、β=定数parametersX、ρ=独立variablesε=誤差項\ {整列}始める&Y = \アルファX + \ベータ\のRho +の\イプシロン\&\ textbf {ここ} \&\アルファ、\ベータ= \テキスト{定数パラメータ} \&X、\のロー= \テキスト{独立変数} \&\イプシロン= \テキスト{誤差項} \ \端{整列} Y = αX+βρ+εwhere:α、β=定数parametersX、ρ=独立variablesε=誤差項

実際のYは、予想又は実験的試験中にモデルにYを予測し、次いで、誤差項がY.に影響を与える他の要因があることを意味する0に等しくない異なる場合

誤差項を理解します

誤差項は、統計モデル内のエラーのマージンを表し、それは、モデルの結果と実際の観察された結果との差を説明する回帰直線内偏差の和をいいます。一つの独立変数と一つの従属変数の間の相関を決定しようとしたときの回帰直線は、分析のポイントとして使用されます。

どのような誤差項は、お聞かせくださいますか?

時間をかけて株式の価格を追跡する線形回帰モデルの中では、誤差項は、特定の時点での予想価格との差額と実際に観測された価格です。価格は、特定の時間に予想された正確に何である事例では、価格がトレンドラインに落ちると誤差項はゼロになります。

トレンドラインの上に直接落ちない点は、従属変数が、この場合には、価格は、時間の経過を表す、ちょうど独立変数よりも多くの影響を受けているという事実を示します。誤差項は、このような市場心理の変化として、価格変動に及ぼすされている影響を表します。

トレンドラインからの最大距離を有する2つのデータ点が誤差の最大マージンを表すトレンドラインから等距離でなければなりません。

モデルは、正確な統計モデルの解釈に共通の問題heteroskedasticであれば、回帰モデルにおける誤差項の分散が大きく異なる状態を指します。

重要ポイント

誤差項はfit.Heteroskedasticの完璧な良さの欠如を占め残留変数は、のの分散状態を指すmodel.The誤差項に不確実性を示すために、回帰モデルのように、統計モデルに表示されます。回帰モデルの残留用語、またはエラー用語は、広範に変化する。###線形回帰、誤差項、及び在庫分析

線形回帰トレンドラインで、その結果、そのような証券の価格と時間の経過として従属および独立変数の間の関係を提供することによって、特定のセキュリティまたはインデックスが経験する現在の傾向に関する分析の形であることができ予測モデルとして使用することができます。

線形回帰展示移動平均で経験よりも少ない遅延、ラインデータ内の平均値に基づいて、データ点の代わりに嵌合されています。これは、ラインが使用可能なデータ点の数値平均に基づいて、ラインよりも迅速かつ劇的に変化することを可能にします。

誤差項と残差の違い##

誤差項及び残留がしばしば同義に使用されているが、重要な正式な違いがあります。誤差項は、一般的に観測不能であると残差が観測可能と計算可能である、それははるかに簡単に定量化し、可視化すること。誤差項が観察されたデータは、実際の人口は異なる方法を表している効果では、残差方法は、データは、サンプル母集団データと異なる観察表します。

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モデルの誤差項のトピックに関するあなたの知識を構築するには、残留標準偏差についての詳細を読みます。