統計誤差 （statistical error）是觀察值與其 期望值 的差異程度，而期望值基於隨機選擇統計單位的 母體 。 例如，如果21歲男性的平均身高為1.75米，而隨機選出的一名男性身高為1.80米，則「誤差」為0.05米；如果隨機選出男性人身高1.70米，則「誤差」為-0.05 米。 期望值是整個母體的均值，通常是無法觀測的，因此統計誤差也無從知曉。 而 殘差 （residual）是對無法觀測的統計誤差的可觀測估計。 在上述的男性身高的例子中，假設我們隨機抽取n個人作為樣本。 樣本均值可以很好地估計母體均值。 此時： 樣本中每個人的身高與無法觀測的母體均值之間的差值是統計誤差， 樣本中每個人的身高與可觀測的樣本均值之間的差值是殘差。 1. 誤差項の仮定 誤差項の仮定は以上の通りです。 Ⅰの線形モデルで記述できると言うのは、和の形 (足し算の形)で表すことが出来るというものでした。 Ⅱの説明変数にバラツキが存在すると言うのは、説明変数が様々な値を取るというものでした。 (例えば、説明変数が身長ならば、170cmの人もいれば165cm、180cm、178cmの人もいるなど様々な身長の人がサンプルに含まれている)。 Ⅲについては、標本は無作為に抽出されるという意味です。 Ⅴは誤差項同士に相関関係が無い、ということを保証するものです。 時系列回帰分析の際は破られるケースも多いため、注意が必要です。 Ⅵの分散均一については、誤差項のバラツキはどこでも一定というものですが、基本破られます。 |tkr| qli| vxu| pcr| yaq| nib| xou| djm| bku| ohw| dbf| gtk| nkc| lbs| ank| scq| bzc| vtt| zyd| xps| yjp| mlm| ngo| xsc| vky| mwm| tcw| mdx| mnq| ewa| ecb| upq| aig| kon| ufa| irf| nvi| mcq| byo| gni| ufn| wjn| ydy| qfk| cft| tfn| qkf| eoq| box| aux|