Was ist ein Störungs-Ausdruck?

In den Statistiken ist ein Störungsausdruck die Summe der Abweichungen jeder tatsächlichen Beobachtung von einer vorbildlichen Regressionslinie. Regressionsanalyse verwendet, um den Grad von Wechselbeziehung zwischen zwei Variablen, ein unabhängig und einem Abhängigen herzustellen, dessen Resultat eine Linie ist, die beste „Sitze“ die wirklich beobachteten Werte des abhängigen Wertes in Beziehung zu der unabhängigen Variable oder den Variablen. Eine andere Weise setzen, ist ein Störungsausdruck der Ausdruck in einer vorbildlichen Rückbildunggleichung, die oben bucht und den unerklärten Unterschied zwischen den wirklich beobachteten Werten der unabhängigen Variable und den Resultaten, die durch das Modell vorausgesagt erklärt. Folglich ist der Störungsausdruck ein Maß von, wie genau das Rückbildungmodell das tatsächliche Verhältnis zwischen der unabhängigen und abhängigen Variable oder den Variablen reflektiert. Der Störungsausdruck kann irgendein, dass das Modell verbessert werden kann, wie, indem er in einer anderen unabhängigen Variable anzeigen, die einiges oder aller Unterschied erklärt, oder durch den Zufallscharakter hinzufügt und bedeutet, dass die abhängige und unabhängige Variable oder die Variablen nicht mit irgendeinem grösseren Grad aufeinander bezogen.

Alias ist der Restausdruck oder der Störungsausdruck, nach Ansicht der mathematischen Versammlung, der Störungsausdruck die letzte Amtszeit in einer vorbildlichen Rückbildunggleichung und dargestellt durch das griechische Buchstabeepsilon be (ε). Wirtschaftswissenschaftler und Finanzindustriefachleute gebrauchen regelmäßig Rückbildungmodelle oder mindestens ihre Resultate, um besser zu verstehen und zu prognostizieren eine große Auswahl von Verhältnissen, wie, wie Änderungen in der Geldversorgung mit Inflation zusammenhängen, wie Börseenpreise mit Arbeitslosenquoten zusammenhängen, oder wie Änderungen in den Rohstoffpreisen spezifische Firmen in einem Wirtschaftsbereich beeinflussen. Folglich ist der Störungsausdruck eine wichtige dadurch im Auge zu behalten Variable, zum im Verstand zu halten und dass er den Grad misst, an den kein gegebenes Modell nicht mitteilt oder, das tatsächliche Verhältnis zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen erklärt.

Es gibt wirklich zwei Arten Störungsausdrücke, die in der Regressionsanalyse allgemein verwendet sind: absolute Störung und relative Störung. Absolute Störung ist der Störungsausdruck, wie definiert, der Unterschied zwischen den wirklich beobachteten Werten der unabhängigen Variable und die Resultate vorher vorausgesagt durch das Modell. Abgeleitet von diesem, definiert relative Störung als die absolute Störung, die durch den genauen Wert geteilt, der durch das Modell vorausgesagt. Ausgedrückt in den Prozentsatzausdrücken, bekannt relative Störung als Prozentstörung, die nützlich ist, weil sie den Störungsausdruck in grössere Perspektive setzt. Z.B. ist ein Störungsausdruck von 1, wenn der vorausgesagte Wert 10 ist, viel schlechter als ein Störungsausdruck von 1, wenn der vorausgesagte Wert 1 Million beim Versuch, mit einem Rückbildungmodell aufzukommen ist, das wie gut zwei zeigt oder mehr Variablen aufeinander bezogen.