term often referred to as a disturb

term often referred to as a disturbance, random error term, or simply noise. It is there to make explicit the recognition that no model can be expected to predict a dependent variable without error. The reasons for this include
Missing variables: some variables assumed to be relevant have been omitted (either for simplicity or for lack of data)
Measurement error: some variables can be measured only imperfectly
Wrong functional form has been used for certain variables
Human choices and behaviors may be random and unpredictable

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระยะที่มักเรียกว่าไฟฟ้า ข้อผิดพลาดแบบสุ่มระยะ หรือเสียงก็ มันจะมีให้ชัดเจนรู้ว่า แบบจำลองไม่สามารถคาดหวังการทำนายขึ้นอยู่กับตัวแปร โดยไม่มีข้อผิดพลาด สาเหตุนี้รวม ขาดตัวแปร: มีการข้ามบางตัวแปรที่ถือว่ามีความเกี่ยวข้อง (สำหรับความเรียบง่าย หรือ ขาดข้อมูล) ประเมินข้อผิดพลาด: สามารถวัดตัวแปรบางอย่างเท่านั้นไม่ ใช้แบบฟอร์มทำงานไม่ถูกต้องสำหรับตัวแปรบาง ตัวบุคคลและพฤติกรรมอาจจะสุ่ม และคาดเดาไม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คำที่มักจะเรียกว่าการรบกวนคำข้อผิดพลาดแบบสุ่มหรือเสียงเพียง มันจะมีเพื่อให้ได้รับการยอมรับอย่างชัดเจนว่ารูปแบบไม่สามารถคาดหวังที่จะทำนายตัวแปรตามโดยไม่มีข้อผิดพลาด เหตุผลในการนี้รวมถึง
ตัวแปรที่หายไป: ตัวแปรบางสันนิษฐานว่าจะเป็นงานที่เกี่ยวข้องได้รับการละเว้น (ทั้งสำหรับความเรียบง่ายหรือขาดข้อมูล)
ข้อผิดพลาดการวัด: ตัวแปรบางอย่างสามารถวัดได้เพียงไม่สมบูรณ์
รูปแบบการทำงานที่ไม่ถูกต้องถูกนำมาใช้สำหรับตัวแปรบาง
ตัวเลือกของมนุษย์และพฤติกรรม อาจจะเป็นแบบสุ่มและคาดเดาไม่ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระยะมักจะหมายถึงการรบกวน , ระยะความคลาดเคลื่อน หรือเพียงแค่เสียง มันมีให้ชัดเจน ยอมรับว่าไม่มีรุ่นที่สามารถคาดหวังที่จะทำนายตัวแปรตาม โดยไม่มีข้อผิดพลาด ด้วยเหตุผลนี้ ได้แก่ ตัวแปร : ตัวแปรบางอย่างขาดหายไป
นึกว่าจะเกี่ยวข้อง ได้ละเว้น ( ทั้งเรียบง่ายหรือขาดข้อมูลความคลาดเคลื่อน )
:บางตัวสามารถวัดได้เพียงเหนื่อยล้า
แบบฟอร์มผิดหน้าที่มีการใช้ตัวแปรบางอย่าง
ตัวเลือกและพฤติกรรมของมนุษย์อาจจะสุ่มและคาดเดาไม่ได้