En estad?stica, un t?rmino de error es la suma de las desviaciones de cada observaci?n real de una l?nea de regresi?n modelo. El an?lisis de regresi?n se utiliza para establecer el grado de correlaci?n entre dos variables, una independiente y una dependiente, cuyo resultado es una l?nea que mejor «se ajusta» a los valores realmente observados del valor dependiente en relaci?n con la variable o variables independientes. Dicho de otra manera, un t?rmino de error es el t?rmino en una ecuaci?n de regresi?n del modelo que cuenta y explica la diferencia inexplicada entre los valores realmente observados de la variable independiente y los resultados pronosticados por el modelo. Por lo tanto, el t?rmino de error es una medida de la precisi?n con que el modelo de regresi?n refleja la relaci?n real entre la variable o variables independientes y dependientes. El t?rmino de error puede indicar que el modelo puede mejorarse, como al agregar otra variable independiente que explica parte o la totalidad de la diferencia, o por aleatoriedad, lo que significa que la variable o variables dependientes e independientes no est?n correlacionadas en mayor grado .
Tambi?n conocido como t?rmino residual o t?rmino de perturbaci?n, seg?n la convenci?n matem?tica, el t?rmino de error es el ?ltimo t?rmino en una ecuaci?n de regresi?n modelo y est? representado por la letra griega ?psilon (e). Los economistas y los profesionales de la industria financiera utilizan regularmente modelos de regresi?n, o al menos sus resultados, para comprender y pronosticar mejor una amplia gama de relaciones, como la forma en que los cambios en la oferta monetaria est?n relacionados con la inflaci?n, c?mo los precios del mercado de valores est?n relacionados con el desempleo. tasas o c?mo los cambios en los precios de los productos b?sicos afectan a compa??as espec?ficas en un sector econ?mico. Por lo tanto, el t?rmino de error es una variable importante a tener en cuenta y realizar un seguimiento, ya que mide el grado en que un modelo dado no refleja o no tiene en cuenta la relaci?n real entre las variables dependientes e independientes.
En realidad, hay dos tipos de t?rminos de error com?nmente utilizados en el an?lisis de regresi?n: error absoluto y error relativo. El error absoluto es el t?rmino de error como se defini? previamente, la diferencia entre los valores realmente observados de la variable independiente y los resultados predichos por el modelo. Derivado de esto, el error relativo se define como el error absoluto dividido por el valor exacto predicho por el modelo. Expresado en t?rminos porcentuales, el error relativo se conoce como error porcentual, lo cual es ?til porque pone el t?rmino de error en una perspectiva mayor. Por ejemplo, un t?rmino de error de 1 cuando el valor predicho es 10 es mucho peor que un t?rmino de error de 1 cuando el valor pronosticado es 1 mill?n cuando se intenta obtener un modelo de regresi?n que muestre qu? tan bien est?n correlacionadas dos o m?s variables.
Inteligente de activos.