Hata Süresi

Hata Terimi Nedir?

Bir hata terimi, model bağımsız değişkenler ile bağımlı değişkenler arasındaki gerçek ilişkiyi tam olarak temsil etmediğinde oluşturulan, istatistiksel veya matematiksel bir model tarafından üretilen artık değişkendir. Bu eksik ilişkinin bir sonucu olarak, hata terimi, denklemin ampirik analiz sırasında farklılık gösterebileceği miktardır.

Hata terimi aynı zamanda kalıntı, bozulma veya kalan terim olarak da bilinir ve modellerde e, ε veya u harfleriyle çeşitli şekillerde temsil edilir.

Hata Terimini Anlamak

Bir hata terimi, istatistiksel bir modeldeki hata payını temsil eder; modelin teorik değeri ile gerçek gözlemlenen sonuçlar arasındaki fark için bir açıklama sağlayan regresyon çizgisi içindeki sapmaların toplamını ifade eder. Regresyon çizgisi, bir bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki korelasyonu belirlemeye çalışırken bir analiz noktası olarak kullanılır.

Bir Formülde Hata Terimi Kullanımı

Bir hata terimi, esasen modelin tam olarak doğru olmadığı ve gerçek dünya uygulamaları sırasında farklı sonuçlara yol açtığı anlamına gelir. Örneğin, aşağıdaki biçimi alan birden çok doğrusal regresyon işlevi olduğunu varsayalım :

Gerçek Y, deneysel bir test sırasında modelde beklenen veya tahmin edilen Y’den farklı olduğunda, hata terimi 0’a eşit olmaz, bu da Y’yi etkileyen başka faktörler olduğu anlamına gelir.

Hata Terimleri Bize Ne Anlatıyor?

Bir hisse senedinin fiyatını zaman içinde izleyen doğrusal bir regresyon modelinde, hata terimi, belirli bir zamanda beklenen fiyat ile gerçekte gözlemlenen fiyat arasındaki farktır. Fiyatın belirli bir zamanda tam olarak öngörüldüğü durumlarda, fiyat trend çizgisine düşecek ve hata terimi sıfır olacaktır.

Doğrudan trend çizgisine düşmeyen noktalar, bağımlı değişkenin, bu durumda fiyatın, zamanın geçişini temsil eden bağımsız değişkenden daha fazlası tarafından etkilendiği gerçeğini gösterir. Hata terimi, piyasa duyarlılığındaki değişiklikler gibi fiyat değişkeni üzerinde uygulanan herhangi bir etkiyi ifade eder.

Trend çizgisinden en büyük uzaklığı olan iki veri noktası, en büyük hata payını temsil edecek şekilde trend çizgisine eşit uzaklıkta olmalıdır.

Bir model, istatistiksel modellerin doğru yorumlanmasında yaygın bir sorun olan heteroskedastik ise,  bir regresyon modelindeki hata teriminin varyansının büyük ölçüde değiştiği bir koşulu ifade eder .

Doğrusal Regresyon, Hata Terimi ve Stok Analizi

Doğrusal regresyon, bir menkul kıymetin fiyatı ve zamanın geçişi gibi bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında bir ilişki sağlayarak belirli bir menkul kıymet veya endeks tarafından yaşanan mevcut eğilimlerle ilgili bir analiz biçimidir. tahmine dayalı bir model olarak kullanılabilir.

Doğrusal bir regresyon, veri içindeki ortalamalara dayanmak yerine çizgi veri noktalarına uyduğundan hareketli ortalamada yaşanan gecikmeden daha az gecikme sergiler. Bu, çizginin, mevcut veri noktalarının sayısal ortalamasına dayalı bir çizgiden daha hızlı ve dramatik bir şekilde değişmesine izin verir.

Hata Koşulları ve Kalıntılar Arasındaki Fark

Hata terimi ve kalıntı genellikle eşanlamlı olarak kullanılsa da, önemli bir biçimsel fark vardır. Bir hata terimi genellikle gözlemlenemez ve bir kalıntı gözlemlenebilir ve hesaplanabilirdir, bu da nicelleştirmeyi ve görselleştirmeyi çok daha kolay hale getirir. Gerçekte, bir hata terimi, gözlemlenen verilerin gerçek popülasyondan farklı olma şeklini temsil ederken, bir kalıntı, gözlemlenen verilerin örnek popülasyon verilerinden farklı olma şeklini temsil eder.