什么是错误术语？
误差项是统计模型或数学模型产生的残差变量，当模型不能完全代表独立变量和因变量之间的实际关系时会创建该残差变量。 由于这种不完整的关系，误差项是在经验分析期间方程可能有所不同的数量。
误差项也称为残差项，扰动项或余项项，在模型中用字母 e， ε或u表示。
重要要点
- 误差项出现在统计模型中，例如回归模型，以指示模型中的不确定性。误差项是一个剩余变量，说明缺乏完美的拟合优度。异方差是指条件的方差为回归模型中的残差项或误差项差异很大。
适用错误术语的示例公式
错误术语从本质上讲意味着该模型不完全准确，并且在实际应用中会导致不同的结果。 例如，假设存在一个采用以下形式的多元线性回归函数：
</ s> </ s> </ s> Y =αX+βρ+ ϵ其中：α，β=常数X，ρ=自变量ϵ =误差项
当在实际测试中实际Y与模型中的预期Y或预测Y不同时，则误差项不等于0，这意味着还有其他因素会影响Y。
了解错误术语
误差项表示统计模型内的误差范围； 它指的是回归线内偏差的总和，从而解释了模型结果与实际观测结果之间的差异。 尝试确定一个自变量和一个因变量之间的相关性时，将回归线用作分析点。
错误术语告诉我们什么？
在跟踪股票价格随时间变化的线性回归模型中，误差项是特定时间的预期价格与实际观察到的价格之间的差。 如果价格恰好是特定时间的预期价格，则价格将落在趋势线上，误差项将为零。
没有直接落在趋势线上的点表现出以下事实：因变量（在这种情况下为价格）不仅受代表自变量的自变量影响，而且代表时间的流逝。 误差项代表对价格变量施加的任何影响，例如市场情绪的变化。
与趋势线距离最大的两个数据点与趋势线的距离应相等，代表最大误差范围。
如果模型是异方差模型，这是正确解释统计模型的常见问题，则它是指回归模型中误差项的方差变化很大的情况。
线性回归，误差项和库存分析
线性回归是一种分析形式，它通过提供因变量和自变量（例如证券的价格和时间的流逝）之间的关系，来与特定证券或指数所经历的当前趋势相关，从而得出可以用作预测模型。
线性回归显示的延迟要小于移动平均线，因为该线适合数据点，而不是基于数据内的平均值。 与基于可用数据点的数值平均的线相比，这使线的更改更快，更显着。
错误项和残差之间的区别
尽管误差项和残差经常被同义地使用，但是在形式上存在重要差异。 误差项通常是不可观察的，并且残差是可观察和可计算的，从而使其更易于量化和可视化。 实际上，虽然误差项代表观察到的数据不同于实际总体的方式，但是残差代表观察到的数据与样本总体数据的不同方式。
