Error Estadístico


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Trabajando desde una hipótesis nula, se reconocen dos formas básicas de error:

La desviación estándar se refiere a la medida en que las observaciones individuales en una muestra difieren de un valor central, como la muestra o la media de la población, mientras que el error estándar se refiere a una estimación de la diferencia entre la media de la muestra y la media de la población.

Un error estadístico es la cantidad por la cual una observación difiere de su valor esperado, un residuo es la cantidad que una observación difiere del valor que el estimador del valor esperado asume sobre una muestra dada (también llamada predicción).

Muchos métodos estadísticos buscan minimizar la suma de los residuos o errores, como los métodos de mínimos cuadrados o las desviaciones mínimas absolutas. Este último da igual peso a los errores pequeños y grandes, mientras que el primero da más peso a los grandes errores. La suma residual de cuadrados también es diferenciable, lo que proporciona una propiedad útil para hacer la regresión. Los mínimos cuadrados aplicados a la regresión lineal se llaman método de mínimos cuadrados ordinarios y los mínimos cuadrados aplicados a la regresión no lineal se llaman mínimos cuadrados no lineales. También en un modelo de regresión lineal, la parte no determinística del modelo se denomina término de error, perturbación o más simplemente ruido.

Los procesos de medición que generan datos estadísticos también están sujetos a errores. Muchos de estos errores se clasifican como aleatorios (ruido) o sistemáticos (sesgo), pero también pueden ser importantes otros tipos de errores (por ejemplo, errores, como cuando un analista informa de unidades incorrectas).

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