Atlikušā kvadrātu summa (RSS)
Atlikušā kvadrātu summa (RSS) ir statistikas paņēmiens, ko izmanto, lai izmērītu dispersijas daudzumu datu kopā, kas nav izskaidrojams ar regresijas modeli. Regresija ir mērījums, kas palīdz noteikt sakarības stiprumu starp atkarīgo mainīgo un citu mainīgo mainīgo vai neatkarīgo mainīgo virkni.
Atlikušā kvadrātu summa mēra kļūdas daudzumu, kas paliek starp regresijas funkciju un datu kopu. Mazāka kvadrātu skaitļa atlikušā summa apzīmē regresijas funkciju. Kvadrātu atlikuma summa, ko sauc arī par kvadrātu atlikumu summu, būtībā nosaka to, cik labi regresijas modelis izskaidro vai attēlo modeļa datus.
Taustiņu izņemšana
- Atlikušā kvadrātu summa (RSS) ir statistikas paņēmiens, ko izmanto, lai izmērītu dispersijas daudzumu datu kopā, kas nav izskaidrojams ar regresijas modeli.
- Kvadrātu atlikusī summa ir viens no daudzajiem statistikas īpašumiem, kam ir renesanse finanšu tirgos.
- Ideālā gadījumā kvadrātu atlikumu summai vajadzētu būt mazākai vai zemākai vērtībai jebkurā regresijas modelī.
Izpratne par atlikušo kvadrātu summu (RSS)
Finanšu tirgi arvien vairāk kļūst kvantitatīvi orientēti; kā tādu, meklējot priekšrocības, daudzi investori izmanto uzlabotas statistikas metodes, lai palīdzētu lēmumos. Liela apjoma datu, mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta lietojumprogrammām papildus ir jāizmanto statistikas rekvizīti, lai vadītu mūsdienu investīciju stratēģijas. Kvadrātu atlikusī summa jeb RSS statistika ir viens no daudzajiem statistikas īpašumiem, kam piemīt renesanse.
Investori un portfeļu pārvaldītāji izmanto statistiskos modeļus, lai izsekotu ieguldījuma cenai, un izmanto šos datus, lai prognozētu turpmāku attīstību. Pētījumā, ko sauc par regresijas analīzi, varētu būt jāanalizē cenu cenu izmaiņas starp preci un to uzņēmumu akcijām, kuri nodarbojas ar preces ražošanu.
Jebkuram modelim var būt atšķirības starp prognozētajām vērtībām un faktiskajiem rezultātiem. Lai arī dispersijas varētu izskaidrot ar regresijas analīzi, atlikusī kvadrātu summa atspoguļo dispersijas vai kļūdas, kas nav izskaidrotas.
Tā kā var izveidot pietiekami sarežģītu regresijas funkciju, lai tā precīzi atbilstu praktiski jebkurai datu kopai, ir jāveic turpmāki pētījumi, lai noteiktu, vai regresijas funkcija faktiski ir noderīga, lai izskaidrotu datu kopas dispersiju. Parasti jebkura modeļa gadījumā ideāla ir mazāka vai mazāka atlikušo kvadrātu vērtība, jo tas nozīmē, ka datu kopā ir mazāk atšķirību. Citiem vārdiem sakot, jo mazāka ir kvadrātu atlikumu summa, jo labāk regresijas modelis izskaidro datus.
Investīciju kontu salīdzināšana Piegādātāja nosaukums Apraksts Reklāmdevēja atklāšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju.