Phần sai số (Error Term) là gì? Phần sai số cho bạn biết điều gì?
Ảnh minh họa: Youtube
Phần sai số
Khái niệm
Phần sai số trong tiếng Anh là Error Term.
Phần sai số là một biến dư được tạo ra bởi một mô hình thống kê hoặc toán học, được tạo ra khi mô hình không thể hiện đầy đủ mối quan hệ thực tế giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Do kết quả của mối quan hệ không hoàn chỉnh này, phần sai số là lượng phương trình có thể khác nhau trong quá trình phân tích thực nghiệm.
Phần sai số còn được gọi là phần dư, nhiễu hoặc phần còn lại và được thể hiện khác nhau trong các mô hình bằng các chữ cái e, ε, hoặc u.
Tìm hiểu về phần sai số
Một phần sai số đại diện cho biên lỗi trong mô hình thống kê. Nó đề cập đến tổng các độ lệch trong đường hồi qui, đưa ra lời giải thích cho sự khác biệt giữa giá trị lí thuyết của mô hình và kết quả quan sát thực tế. Đường hồi qui được sử dụng làm điểm phân tích khi cố gắng xác định mối tương quan giữa một biến độc lập và một biến phụ thuộc.
Sử dụng phần sai số trong công thức
Một phần sai số về cơ bản có nghĩa là mô hình không hoàn toàn chính xác và dẫn đến kết quả khác nhau trong các ứng dụng trong đời thực. Ví dụ: giả sử có một hàm hồi quy tuyến tính có dạng sau:
Y=αX+βρ+ϵ
Trong đó:
α, β là các hằng số
X, ρ là các biến độc lập
ϵ là phần sai số Khi Y thực tế khác với Y dự kiến hoặc Y dự đoán trong mô hình trong quá trình kiểm tra thực nghiệm, thì phần sai số không bằng 0, có nghĩa là có các yếu tố khác ảnh hưởng đến Y.
Phần sai số cho bạn biết điều gì?
Trong mô hình hồi qui tuyến tính theo dõi giá cổ phiếu theo thời gian, phần sai số là sự khác biệt giữa giá dự kiến tại một thời điểm cụ thể và giá thực tế được quan sát thấy. Trong trường hợp giá là chính xác những gì đã được dự đoán tại một thời điểm cụ thể, giá sẽ rơi vào đường xu hướng và phần sai số sẽ bằng không.
Trong trường hợp giá không rơi trực tiếp trên đường xu hướng cho thấy thực tế là biến phụ thuộc, giá bị ảnh hưởng bởi nhiều hơn chỉ là biến độc lập, đại diện cho khoảng thời gian trôi qua. Phần sai số là viết tắt của bất kì ảnh hưởng nào được tác động đến biến số giá, chẳng hạn như thay đổi trong tâm lí thị trường.
Nếu một mô hình có hiệp phương sai không đồng nhất, một vấn đề phổ biến trong việc diễn giải các mô hình thống kê một cách chính xác, thì nó đề cập đến một điều kiện trong đó phương sai của phần sai số trong mô hình hồi qui rất khác nhau.
Hồi qui tuyến tính, phần sai số và phân tích chứng khoán
Hồi qui tuyến tính là một hình thức phân tích liên quan đến các xu hướng hiện tại của một chỉ số hoặc chứng khoán đặc biệt, cụ thể bằng cách cung cấp mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, chẳng hạn như giá của chứng khoán và khoảng thời gian trôi qua, dẫn đến một đường xu hướng có thể được sử dụng như một mô hình dự đoán.
Hồi quy tuyến tính thể hiện độ trễ ít hơn so với đường trung bình trượt, vì phù hợp với các điểm dữ liệu thay vì dựa trên mức trung bình trong dữ liệu. Điều này cho phép đường trung bình trượt thay đổi nhanh hơn và đột ngột hơn một đường dựa trên tính số trung bình của các điểm dữ liệu có sẵn.
Sự khác biệt giữa phần sai số và phần dư
Mặc dù phần sai số và phần dư thường được sử dụng đồng nghĩa, nhưng vẫn có một sự khác biệt chính thức cần chú ý. Một phần sai số thường không quan sát được còn phần dư có thể quan sát và tính toán được, làm cho việc định lượng và hình dung dễ dàng hơn nhiều. Trong thực tế, trong khi phần sai số đại diện cho cách dữ liệu quan sát khác với các tập dữ liệu thực tế, thì phần dư thể hiện cách dữ liệu quan sát khác với tập dữ liệu mẫu.
(Theo Investopedia)
Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2026 - Summer Summit
Thời gian: 11/06/2026
Địa điểm: L7 West Lake Hanoi by Lotte Hotels, Ballroom tầng 4, 683 Lạc Long Quân, Tây Hồ, Hà Nội
Vietnam Investment Forum 2026 - Summer Summit quy tụ đại diện cơ quan quản lý, lãnh đạo ngân hàng, công ty chứng khoán, quỹ đầu tư, giám đốc phân tích và các chuyên gia kinh tế độc lập, tập trung vào bức tranh vĩ mô, AI & Big Data và chiến lược tìm kiếm Alpha trong nửa cuối năm 2026.
Ba phiên thảo luận chính:
Phiên thảo luận 1: Vĩ mô 2026 - Việt Nam trước các cú sốc từ bên ngoài và cơ hội từ bên trong
Phiên thảo luận 2: AI & Big Data - Từ lợi thế ra quyết định đến thế hệ sản phẩm đầu tư mới
Phiên thảo luận 3: Cơ hội tìm kiếm Alpha trên thị trường chứng khoán và các kênh tài sản phổ biến
Tìm hiểu chương trình tại VIF 2026 Summer Summit.
Tham gia khảo sát "Dự báo của bạn về nửa cuối năm 2026" để có cơ hội nhận vé mời đặc biệt từ Ban Tổ chức.
