מהו מונח שגיאה?
מונח שגיאה הוא משתנה שיורי המיוצר על ידי מודל סטטיסטי או מתמטי, שנוצר כאשר המודל אינו מייצג באופן מלא את הקשר בפועל בין המשתנים הבלתי תלויים למשתנים התלויים. כתוצאה מקשר לא שלם זה, מונח השגיאה הוא הסכום בו המשוואה עשויה להיות שונה במהלך ניתוח אמפירי.
מונח השגיאה ידוע גם בשם המונח שיורית, הפרעה או שארית והוא מיוצג באופן שונה במודלים על ידי האותיות e, ε או u.
Takeaways מפתח
- מונח שגיאה מופיע במודל סטטיסטי, כמו מודל רגרסיה, כדי להצביע על אי הוודאות במודל. מונח השגיאה הוא משתנה שיורי שמסביר לחוסר טובות התאמה מושלמת. הטרוסקדסטית מתייחסת למצב בו השונות של מונח השאריות, או מונח השגיאה, במודל רגרסיה משתנה מאוד.
נוסחה דוגמא בה חל תקופת שגיאה היא
מונח שגיאה אומר בעצם שהמודל אינו מדויק לחלוטין ומביא לתוצאות שונות במהלך יישומים בעולם האמיתי. לדוגמה, נניח שקיימת פונקצית רגרסיה לינארית מרובה שלובשת את הצורה הבאה:
Deen Y = αX + βρ + ϵ היכן: α, β = פרמטרים קבועיםX, ρ = משתנים עצמאייםϵ = מונח שגיאה
כאשר ה- Y בפועל שונה מה- Y הצפוי או החזוי במודל במהלך מבחן אמפירי, אז טווח השגיאה אינו שווה ל- 0, כלומר ישנם גורמים אחרים המשפיעים על Y.
הבנת תנאי שגיאה
מונח שגיאה מייצג את מרווח הטעות במודל סטטיסטי; זה מתייחס לסכום הסטיות בקו הרגרסיה, המספק הסבר להבדל בין תוצאות המודל לתוצאות שנצפו בפועל. קו הרגרסיה משמש כנקודת ניתוח כאשר מנסים לקבוע את המתאם בין משתנה עצמאי אחד למשתנה תלוי אחד.
מה אומרים לנו תנאי שגיאה?
בתוך מודל רגרסיה ליניארי העוקב אחר מחיר המניה לאורך זמן, טווח השגיאה הוא ההבדל בין המחיר הצפוי בזמן מסוים לבין המחיר שנצפה בפועל. במקרים בהם המחיר הוא בדיוק מה שצפוי בזמן מסוים, המחיר ייפול על קו המגמה ומונח השגיאה יהיה אפס.
נקודות שאינן נופלות ישירות על קו המגמה מציגות את העובדה כי המשתנה התלוי, במקרה זה, המחיר, מושפע ביותר מסתם המשתנה הבלתי תלוי, המייצג את חלוף הזמן. מונח השגיאה הוא כל השפעה המופעלת על משתנה המחירים, כמו שינויים בסנטימנט השוק.
שתי נקודות הנתונים עם המרחק הגדול ביותר מקו המגמה צריכות להיות מרחק שווה מקו המגמה, המייצג את מרווח השגיאה הגדול ביותר.
אם מודל הוא heteroskedastic, בעיה נפוצה בפרשנות נכון של מודלים סטטיסטיים, הוא מתייחס למצב בו השונות של מונח השגיאה במודל רגרסיה משתנה מאוד.
רגרסיה לינארית, טווח שגיאות וניתוח מניות
רגרסיה לינארית היא סוג של ניתוח המתייחס למגמות עכשוויות שחווים אבטחה או אינדקס מסוים על ידי מתן קשר בין משתנים תלויים ועצמאיים, כמו מחיר נייר ערך וחלוף הזמן, וכתוצאה מכך קו מגמה שיכול לשמש כמודל חזוי.
רגרסיה לינארית מציגה עיכוב פחות מזה שחווה עם ממוצע נע, מכיוון שהקו מתאים לנקודות הנתונים במקום על סמך הממוצעים שבתוך הנתונים. זה מאפשר לקו להשתנות במהירות ובדרמטיות יותר מקו המבוסס על ממוצע מספרי של נקודות הנתונים הזמינות.
ההבדל בין תנאי שגיאה לשאר הישנים
למרות שלעתים קרובות משתמשים במונח השגיאה והשיירים באופן נרדף, אך יש הבדל פורמלי חשוב. בדרך כלל לא ניתן לראות במונח שגיאה וניתן לראות את השארית וניתן לחישוב, מה שמקל הרבה יותר על הכימות והדמיון. למעשה, בעוד שמונח שגיאה מייצג את האופן בו הנתונים שנצפו שונים מהאוכלוסייה בפועל, שיורית מייצגת את האופן בו הנתונים שנצפו שונים מנתוני אוכלוסיית המדגם.
