Care este suma reziduală a pătratelor (RSS)?
O sumă reziduală de pătrate (RSS) este o tehnică statistică folosită pentru a măsura cantitatea de varianță dintr-un set de date care nu este explicat de un model de regresie. Regresia este o măsurătoare care ajută la determinarea puterii relației dintre o variabilă dependentă și o serie de alte variabile sau variabile independente.
Suma reziduală a pătratelor măsoară cantitatea de eroare rămasă între funcția de regresie și setul de date. O sumă mai mică reziduală a cifrelor pătrate reprezintă o funcție de regresie. Suma reziduală a pătratelor - cunoscută și sub denumirea de reziduuri pătrate - determină, în esență, cât de bine explică sau reprezintă un model de regresie a datelor din model.
Cheie de luat cu cheie
- O sumă reziduală de pătrate (RSS) este o tehnică statistică folosită pentru a măsura cantitatea de varianță dintr-un set de date care nu este explicat de un model de regresie. Suma reziduală a pătratelor este una dintre numeroasele proprietăți statistice care se bucură de o renaștere pe piețele financiare. În mod ideal, suma reziduurilor pătrate ar trebui să fie o valoare mai mică sau mai mică în orice model de regresie.
Înțelegerea sumei reziduale a pătratelor (RSS)
Piețele financiare au devenit din ce în ce mai impulsive cantitativ; ca atare, în căutarea unui avantaj, mulți investitori folosesc tehnici statistice avansate pentru a ajuta la luarea deciziilor lor. Aplicațiile de date mari, învățarea automată și aplicațiile de inteligență artificială necesită în continuare utilizarea proprietăților statistice pentru a ghida strategiile de investiții contemporane. Suma reziduală de pătrate - sau statistici RSS - este una dintre multe proprietăți statistice care se bucură de o renaștere.
Modelele statistice sunt utilizate de investitori și managerii de portofoliu pentru a urmări prețul unei investiții și pentru a utiliza aceste date pentru a prezice mișcările viitoare. Studiul - denumit analiză de regresie - ar putea implica analiza relației în evoluția prețurilor între o marfă și stocurile companiilor angajate în producerea mărfii.
Orice model poate avea variații între valorile previzionate și rezultatele reale. Deși variațiile ar putea fi explicate prin analiza regresiei, suma reziduală a pătratelor reprezintă variațiile sau erorile care nu sunt explicate.
Deoarece se poate face o funcție de regresie suficient de complexă pentru a se potrivi îndeaproape cu orice set de date, este necesar să se studieze suplimentar dacă funcția de regresie este utilă, de fapt, în explicarea variației setului de date. În mod obișnuit, însă, o valoare mai mică sau mai mică pentru suma reziduală a pătratelor este ideală în orice model, deoarece înseamnă că există mai puține variații în setul de date. Cu alte cuvinte, cu cât este mai mică suma reziduurilor pătrate, cu atât modelul de regresie este mai bun la explicarea datelor.
