
Nội dung bài viết
Phần sai số
Khái niệm
Phần sai số trong tiếng Anh là Error Term.
Phần sai số là một biến dư được tạo ra bởi một mô hình thống kê hoặc toán học, được tạo ra khi mô hình không thể hiện đầy đủ mối quan hệ thực tế giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Do kết quả của mối quan hệ không hoàn chỉnh này, phần sai số là lượng phương trình có thể khác nhau trong quá trình phân tích thực nghiệm.
Phần sai số còn được gọi là phần dư, nhiễu hoặc phần còn lại và được biểu lộ khác nhau trong những quy mô bằng những vần âm e, ε, hoặc u .
Tìm hiểu về phần sai số
Một phần sai số đại diện thay mặt cho biên lỗi trong quy mô thống kê. Nó đề cập đến tổng những độ lệch trong đường hồi qui, đưa ra lời lý giải cho sự độc lạ giữa giá trị lí thuyết của quy mô và hiệu quả quan sát trong thực tiễn. Đường hồi qui được sử dụng làm điểm nghiên cứu và phân tích khi nỗ lực xác lập mối đối sánh tương quan giữa một biến độc lập và một biến phụ thuộc vào .
Sử dụng phần sai số trong công thức
Một phần sai số về cơ bản có nghĩa là quy mô không trọn vẹn đúng mực và dẫn đến hiệu quả khác nhau trong những ứng dụng trong đời thực. Ví dụ : giả sử có một hàm hồi quy tuyến tính có dạng sau :Y = αX + βρ + ϵ
Trong đó:
Xem thêm: Nhân CPU, luồng CPU là gì? Nên chọn máy tính có bao nhiêu nhân, luồng? – https://swing.com.vn
α, β là những hằng sốX, ρ là những biến độc lậpϵ là phần sai số Khi Y trong thực tiễn khác với Y dự kiến hoặc Y Dự kiến trong quy mô trong quy trình kiểm tra thực nghiệm, thì phần sai số không bằng 0, có nghĩa là có những yếu tố khác ảnh hưởng tác động đến Y .
Phần sai số cho bạn biết điều gì?
Trong quy mô hồi qui tuyến tính theo dõi giá CP theo thời hạn, phần sai số là sự độc lạ giữa giá dự kiến tại một thời gian đơn cử và giá trong thực tiễn được quan sát thấy. Trong trường hợp giá là đúng chuẩn những gì đã được Dự kiến tại một thời gian đơn cử, giá sẽ rơi vào đường khuynh hướng và phần sai số sẽ bằng không .Trong trường hợp giá không rơi trực tiếp trên đường khuynh hướng cho thấy trong thực tiễn là biến phụ thuộc vào, giá bị ảnh hưởng tác động bởi nhiều hơn chỉ là biến độc lập, đại diện thay mặt cho khoảng chừng thời hạn trôi qua. Phần sai số là viết tắt của bất kể ảnh hưởng tác động nào được ảnh hưởng tác động đến biến số giá, ví dụ điển hình như đổi khác trong tâm lí thị trường .Nếu một quy mô có hiệp phương sai không như nhau, một yếu tố phổ cập trong việc diễn giải những quy mô thống kê một cách đúng mực, thì nó đề cập đến một điều kiện kèm theo trong đó phương sai của phần sai số trong quy mô hồi qui rất khác nhau .
Hồi qui tuyến tính, phần sai số và phân tích chứng khoán
Hồi qui tuyến tính là một hình thức phân tích liên quan đến các xu hướng hiện tại của một chỉ số hoặc chứng khoán đặc biệt, cụ thể bằng cách cung cấp mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, chẳng hạn như giá của chứng khoán và khoảng thời gian trôi qua, dẫn đến một đường xu hướng có thể được sử dụng như một mô hình dự đoán.
Hồi quy tuyến tính biểu lộ độ trễ ít hơn so với đường trung bình trượt, vì tương thích với những điểm tài liệu thay vì dựa trên mức trung bình trong tài liệu. Điều này được cho phép đường trung bình trượt biến hóa nhanh hơn và bất ngờ đột ngột hơn một đường dựa trên tính số trung bình của những điểm tài liệu có sẵn .
Sự khác biệt giữa phần sai số và phần dư
Mặc dù phần sai số và phần dư thường được sử dụng đồng nghĩa tương quan, nhưng vẫn có một sự độc lạ chính thức cần chú ý quan tâm. Một phần sai số thường không quan sát được còn phần dư hoàn toàn có thể quan sát và thống kê giám sát được, làm cho việc định lượng và tưởng tượng thuận tiện hơn nhiều. Trong trong thực tiễn, trong khi phần sai số đại diện thay mặt cho cách tài liệu quan sát khác với những tập dữ liệu thực tiễn, thì phần dư bộc lộ cách tài liệu quan sát khác với tập dữ liệu mẫu .
(Theo Investopedia)
Source: https://swing.com.vn
Category: Wiki