机会变异或机会错误-含义和定义

什么是机会变异或机会误差?

“机会变异”或“机会误差”或者“随机误差”是任何预测统计模型中的固有误差。它被定义为变量的预测值(由所讨论的统计模型)与变量的实际值之间的差值。对于相当大的样本量，这些误差均匀分布在平均值的上方和下方，并相互抵消，导致期望值为零。

影响变量行为的因素通常是随机的。因此输出和由此产生的机会误差也以一种随机的方式出现。因此，无论模型多么精确，偶然性误差都无法控制。因此，这种错误的存在并不会降低模型的可信度。

这种误差与另一种被称为“抽样误差”的建模误差形成鲜明对比。这是一种系统错误，由于假设或实验安排上的偏差而潜入系统。该误差与变量有直接的定义关系，因此其期望值不为零，从而导致严重错误的模型。

随机实验的一个例子是测量街上随机的100个人的脉搏率。然而，偏差设置可能是测量街上100个慢跑者的脉搏率，这肯定包含向上的偏差。

因此，本文总结了机会变异或机会误差的定义及其概述。

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