Kritērijs vismazākajiem kvadrātiem

Kāds ir vismazāko kvadrātu kritērijs?

Vismazāko kvadrātu kritērijs ir formula, ko izmanto, lai izmērītu taisnas līnijas precizitāti, attēlojot datus, kas tika izmantoti tās ģenerēšanai. Tas ir, formula nosaka vispiemērotāko līniju.

Šo matemātisko formulu izmanto, lai prognozētu atkarīgo mainīgo uzvedību. Pieeju sauc arī par mazāko kvadrātu regresijas līniju.

Izpratne par vismazāko kvadrātu kritēriju

Mazāko kvadrātu kritēriju nosaka, samazinot matemātiskās funkcijas radīto kvadrātu summu. Kvadrātu nosaka, dalot attālumu starp datu punktu un regresijas līniju vai datu kopas vidējo vērtību.

Mazāko kvadrātu analīze sākas ar datu punktu kopumu, kas attēlots diagrammā. Neatkarīgie mainīgie tiek attēloti uz horizontālās x ass, savukārt atkarīgie mainīgie tiek attēloti uz vertikālās y ass. Analītiķis izmanto vismazāko kvadrātu formulu, lai noteiktu visprecīzāko taisni, kas izskaidros sakarības starp neatkarīgo mainīgo un atkarīgo mainīgo.

Vismazāko kvadrātu parastais lietojums

Attīstība skaitļošanas jaudā papildus jaunām finanšu inženierijas metodēm ir palielinājusi mazāko kvadrātu metožu izmantošanu un paplašinājusi tās pamatprincipus.

Taustiņu izņemšana

• Vismazāko kvadrātu kritērija metode tiek izmantota finansēs, ekonomikā un ieguldījumos.
• To izmanto, lai novērtētu līnijas precizitāti, attēlojot datus, kas tika izmantoti tās izveidošanai.
• Rezultātus ar vismazāko kvadrātu var izmantot, lai apkopotu datus un veiktu prognozes par saistītām, bet nenovērtētām vērtībām no tās pašas grupas vai sistēmas.

Vismazākie kvadrāti un ar tiem saistītās statistikas metodes ir kļuvušas par parastu finanšu, ekonomikas un ieguldījumu jomā, pat ja tā saņēmēji ne vienmēr zina par to izmantošanu.

Piemēram, Robo konsultanti, kurus tagad izmanto daudzas investīciju platformas, portfeļu pārvaldīšanai izmanto Montekarlo simulācijas metodes, lai gan tas tiek darīts aizkulisēs un to kontu īpašnieku redzamības dēļ, kuri tos izmanto.

Citās lietojumprogrammās ietilpst ienākumu sadales laikrindu analīze, ekonomikas prognozēšana un politikas stratēģija, kā arī uzlabota opciju modelēšana.

Ko jums saka vismazākie kvadrāti?

Tā vietā, lai mēģinātu precīzi atrisināt vienādojumu, matemātiķi izmanto mazāko kvadrātu metodi, lai iegūtu tuvu tuvinājumu. To sauc par maksimālās iespējamības novērtējumu.

Mazāko kvadrātu pieeja ierobežo attālumu starp funkciju un datu punktiem, ko funkcija izskaidro. To izmanto regresijas analīzē, bieži nelineārā regresijas modelēšanā, kurā līkne ir iekļauta datu kopā.

Matemātiķi izmanto mazāko kvadrātu metodi, lai iegūtu maksimālās iespējamības aplēsi.

Mazāko kvadrātu pieeja ir populāra metode regresijas vienādojumu noteikšanai, un tā stāsta par saistību starp reakcijas mainīgajiem un prognozētāja mainīgajiem.

Modelēšanas metodes, kuras bieži izmanto, pielāgojot funkciju līknei, ietver taisnas līnijas metodi, polinoma metodi, logaritmisko metodi un Gausa metodi.

Lineārie vai parastie mazākie kvadrāti ir vienkāršākais un visbiežāk izmantotais lineārās regresijas novērtētājs, lai analizētu novērošanas un eksperimentālos datus. Tas atrod taisnu līniju, kas vislabāk der caur doto datu punktu kopu.

Investīciju kontu salīdzināšana Piegādātāja nosaukums Apraksts Reklāmdevēja atklāšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju.

Saistītie noteikumi

Kā darbojas vismazāko kvadrātu metode Vismazāko kvadrātu metode ir statistikas metode, lai noteiktu modelim vispiemērotāko līniju, ko nosaka vienādojums ar noteiktiem parametriem novērotajiem datiem. vairāk Labākās ietilpības līnija Labākās piemērotības līnija ir regresijas analīzes izvade, kas attēlo attiecības starp diviem vai vairākiem mainīgiem datu kopā. vairāk Kā darbojas kvadrātu summas statistiskās tehnikas kvadrātu summa ir statistikas metode, ko izmanto regresijas analīzē, lai noteiktu datu punktu izkliedi no to vidējās vērtības. Regresijas analīzē mērķis ir noteikt, cik labi datu sērijas var pielāgot funkcijai, kas varētu palīdzēt izskaidrot, kā tika ģenerētas datu sērijas. vairāk Kā darbojas noteikšanas koeficients Noteikšanas koeficients ir rādītājs, ko izmanto statistiskajā analīzē, lai novērtētu, cik labi modelis izskaidro un prognozē turpmākos rezultātus. vairāk Izpratne par lineārajām attiecībām Lineārā attiecība (vai lineārā saistība) ir statistikas termins, ko izmanto, lai aprakstītu tieši proporcionālās attiecības starp mainīgo un konstanti. vairāk R-kvadrāts R-kvadrāts ir statistikas mērs, kas attēlo atkarīgā mainīgā dispersijas proporciju, ko izskaidro neatkarīgs mainīgais. vairāk partneru saišu