Statistikā kļūdas termins ir katra faktiskā novērojuma noviržu summa no modeļa regresijas līnijas. Regresijas analīze tiek izmantota, lai noteiktu korelācijas pakāpi starp diviem mainīgajiem, viens neatkarīgais un viens atkarīgais, un rezultātā tiek iegūta līnija, kas vislabāk “sader” faktiski novērotās atkarīgās vērtības vērtības attiecībā pret neatkarīgo mainīgo vai mainīgajiem. Citiem vārdiem sakot, kļūdas termins ir termins modeļa regresijas vienādojumā, kas sakrīt un atspoguļo neizskaidrojamu atšķirību starp faktiski novērotajām neatkarīgā mainīgā vērtībām un modeļa prognozētajiem rezultātiem. Tādējādi kļūdas termins ir mērs, cik precīzi regresijas modelis atspoguļo faktiskās attiecības starp neatkarīgo un atkarīgo mainīgo vai mainīgajiem. Kļūdas termins var norādīt uz to, ka modeli var uzlabot, piemēram, pievienojot citu neatkarīgu mainīgo, kas izskaidro daļu vai visu atšķirību, vai nejaušību, kas nozīmē, ka atkarīgais un neatkarīgais mainīgais vai mainīgie nav lielākā mērā korelēti. .
Zināms arī kā atlikušais termins vai traucējumu termins, saskaņā ar matemātisko vienošanos kļūdas termins ir pēdējais modeļa regresijas vienādojuma termins, un to attēlo grieķu burts epsilons (e). Ekonomisti un finanšu nozares profesionāļi regulāri izmanto regresijas modeļus vai vismaz to rezultātus, lai labāk izprastu un prognozētu dažādas sakarības, piemēram, kā naudas piedāvājuma izmaiņas ir saistītas ar inflāciju, kā akciju tirgus cenas ir saistītas ar bezdarbu. likmes vai kā preču cenu izmaiņas ietekmē konkrētus uzņēmumus kādā tautsaimniecības nozarē. Tādējādi kļūdas termins ir svarīgs mainīgais, kas jāpatur prātā un jāseko līdzi, jo tas mēra pakāpi, kādā jebkurš konkrētais modelis neatspoguļo vai neņem vērā faktiskās attiecības starp atkarīgo un neatkarīgo mainīgo.
Faktiski regresijas analīzē parasti tiek izmantoti divu veidu kļūdu termini: absolūtā kļūda un relatīvā kļūda. Absolūtā kļūda ir kļūdas termins, kā tas ir definēts iepriekš, starpība starp faktiski novērotajām neatkarīgā mainīgā vērtībām un modeļa prognozētajiem rezultātiem. No tā izriet, ka relatīvā kļūda tiek definēta kā absolūtā kļūda, kas dalīta ar modeļa prognozēto precīzu vērtību. Procentos izteikta relatīvā kļūda ir zināma kā procentuālā kļūda, kas ir noderīgi, jo kļūdas terminu izvirza plašākā perspektīvā. Piemēram, kļūdas termiņš 1, ja prognozētā vērtība ir 10, ir daudz sliktāks nekā kļūdas faktors 1, ja prognozētā vērtība ir 1 miljons, mēģinot izstrādāt regresijas modeli, kas parāda, cik labi ir korelēti divi vai vairāki mainīgie.