Termo de erro

O que é um termo de erro?

Um termo de erro é uma variável residual produzida por um modelo estatístico ou matemático, que é criado quando o modelo não representa totalmente a relação real entre as variáveis ​​independentes e as variáveis ​​dependentes. Como resultado dessa relação incompleta, o termo de erro é o valor no qual a equação pode diferir durante a análise empírica.

O termo de erro também é conhecido como residual, perturbação ou termo restante, e é representado de várias maneiras nos modelos pelas letras e, ε ou u.

Compreendendo um termo de erro

Um termo de erro representa a margem de erro em um modelo estatístico; refere-se à soma dos desvios dentro da linha de regressão, o que fornece uma explicação para a diferença entre o valor teórico do modelo e os resultados reais observados. A linha de regressão é usada como um ponto de análise ao tentar determinar a correlação entre uma variável independente e uma variável dependente.

Uso do termo de erro em uma fórmula

Um termo de erro significa essencialmente que o modelo não é totalmente preciso e resulta em resultados diferentes durante os aplicativos do mundo real. Por exemplo, suponha que haja uma função de regressão linear múltipla que assume a seguinte forma: 

Quando o Y real difere do Y esperado ou previsto no modelo durante um teste empírico, o termo de erro não é igual a 0, o que significa que há outros fatores que influenciam Y.

O que os termos de erro nos dizem?

Em um modelo de regressão linear que acompanha o preço de uma ação ao longo do tempo, o termo de erro é a diferença entre o preço esperado em um determinado momento e o preço realmente observado. Nos casos em que o preço é exatamente o que foi antecipado em um determinado momento, o preço cairá na linha de tendência e o termo de erro será zero.

Pontos que não caem diretamente na linha de tendência exibem o fato de que a variável dependente, neste caso, o preço, é influenciada por mais do que apenas a variável independente, representando a passagem do tempo. O termo de erro representa qualquer influência exercida sobre a variável de preço, como mudanças no sentimento do mercado.

Os dois pontos de dados com a maior distância da linha de tendência devem estar a uma distância igual da linha de tendência, representando a maior margem de erro.

Se um modelo é heteroscedástico, um problema comum na interpretação correta de modelos estatísticos, ele se refere a uma condição na qual a  variância  do termo de erro em um modelo de regressão varia amplamente.

Regressão Linear, Termo de Erro e Análise de Estoque

A regressão linear é uma forma de análise que se relaciona com as tendências atuais experimentadas por um determinado título ou índice, fornecendo uma relação entre variáveis ​​dependentes e independentes, como o preço de um título e a passagem do tempo, resultando em uma linha de tendência que pode ser usado como um modelo preditivo.

Uma regressão linear exibe menos atraso do que a experimentada com uma média móvel, pois a linha é ajustada aos pontos de dados em vez de ser baseada nas médias dentro dos dados. Isso permite que a linha mude mais rápida e dramaticamente do que uma linha com base na média numérica dos pontos de dados disponíveis.

A diferença entre termos de erro e resíduos

Embora o termo de erro e residual sejam frequentemente usados ​​como sinônimos, há uma diferença formal importante. Um termo de erro geralmente não é observável e um residual é observável e calculável, tornando-o muito mais fácil de quantificar e visualizar. Com efeito, enquanto um termo de erro representa a forma como os dados observados diferem da população real, um resíduo representa a forma como os dados observados diferem dos dados da amostra da população.