Jaka jest rezydualna suma kwadratów (RSS)?
Resztkowa suma kwadratów (RSS) to technika statystyczna stosowana do pomiaru wielkości wariancji w zbiorze danych, która nie jest wyjaśniona przez model regresji. Regresja jest miarą, która pomaga określić siłę związku między zmienną zależną a serią innych zmiennych zmiennych lub zmiennych niezależnych.
Resztkowa suma kwadratów mierzy błąd pozostały między funkcją regresji a zestawem danych. Mniejsza rezydualna suma kwadratów reprezentuje funkcję regresji. Resztkowa suma kwadratów - znana również jako suma kwadratów reszt - zasadniczo określa, jak dobrze model regresji wyjaśnia lub reprezentuje dane w modelu.
Kluczowe dania na wynos
- Resztkowa suma kwadratów (RSS) to technika statystyczna stosowana do pomiaru wielkości wariancji w zbiorze danych, która nie jest wyjaśniona przez model regresji. Resztkowa suma kwadratów jest jedną z wielu właściwości statystycznych przeżywających renesans na rynkach finansowych. Idealnie, suma kwadratów reszt powinna być mniejsza lub niższa w każdym modelu regresji.
Zrozumienie resztkowej sumy kwadratów (RSS)
Rynki finansowe stają się coraz bardziej napędzane ilościowo; w związku z tym wielu inwestorów korzysta z zaawansowanych technik statystycznych, aby pomóc im w podejmowaniu decyzji. Aplikacje Big Data, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja dodatkowo wymagają użycia właściwości statystycznych do kierowania współczesnymi strategiami inwestycyjnymi. Resztkowa suma kwadratów - lub statystyki RSS - jest jedną z wielu właściwości statystycznych przeżywających renesans.
Modele statystyczne są wykorzystywane przez inwestorów i zarządzających portfelami do śledzenia ceny inwestycji i wykorzystują te dane do przewidywania przyszłych ruchów. Badanie - zwane analizą regresji - może obejmować analizę zależności między zmianami cen między towarem a zapasami firm zajmujących się produkcją tego towaru.
Każdy model może mieć odchylenia między przewidywanymi wartościami a rzeczywistymi wynikami. Chociaż wariancje można wyjaśnić analizą regresji, pozostała suma kwadratów reprezentuje wariancje lub błędy, które nie zostały wyjaśnione.
Ponieważ można wykonać wystarczająco złożoną funkcję regresji, aby ściśle pasowała praktycznie do dowolnego zestawu danych, konieczne są dalsze badania w celu ustalenia, czy funkcja regresji jest w rzeczywistości przydatna w wyjaśnianiu wariancji zestawu danych. Zazwyczaj jednak mniejsza lub niższa wartość rezydualnej sumy kwadratów jest idealna w każdym modelu, ponieważ oznacza to mniejsze zróżnicowanie zestawu danych. Innymi słowy, im niższa suma kwadratów reszt, tym lepiej model regresji objaśnia dane.
