오차는 일반적으로 함수, 공식 및 통계량으로 참 값 또는 이론적 값을 완전히 설명하거나 모형화하지 못하는 정도를 나타냅니다. 즉, 오차는 실제 값과 예측 값의 차이입니다. 통계 분석에서 어느 정도의 오차나 불확실성이 있을 수 있지만, 이를 식별하고 수량화하면 오차나 불확실성의 존재를 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.

집 지붕을 교체하기 위해 토건업자를 고용한다고 가정합시다. 토건업자는 다양한 변수에 따라 작업의 추정 가격을 계산할 수 있습니다. 여기에는 지붕의 치수, 피치 및 지붕 유형 등의 변수가 포함됩니다. 그러나 이러한 요인 및 다른 요인의 변동에 따라 최종 비용이 달라질 수 있습니다. 토건업자와 집주인 모두 추정 비용뿐만 아니라 비용을 추정하는 데 사용된 공식과 연관된 오차도 확인할 것입니다.

다음은 분산 분석의 오차 유형 예입니다.
잔차 오차
모든 주효과 및 교호작용이 식별된 후 남아 있는 변동성입니다.
모임 오류율
수준 평균 사이의 실제 차이를 포함하지 않는 신뢰 구간을 하나 이상 얻을 최대 확률입니다.
제1종 및 제2종 오류
참 가설을 기각하거나 거짓 가설을 승인할 확률입니다.
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