Mi a fennmaradó négyzetek összege (RSS)?
A négyzetek maradványösszege (RSS) egy statisztikai módszer, amelynek segítségével meghatározzuk az adatkészlet varianciamennyiségét, amelyet a regressziós modell nem magyaráz meg. A regresszió egy olyan mérés, amely segít meghatározni a függő változó és más változó változók vagy független változók sorozata közötti kapcsolat erősségét.
A maradék négyzetek összege a regressziós függvény és az adatkészlet között fennmaradó hibamennyiséget méri. A kisebb négyzetek maradványösszege a regressziós függvényt képviseli. A négyzetek maradékösszege - más néven a négyzetmaradványok összege - alapvetően meghatározza, hogy egy regressziós modell mennyire magyarázza vagy reprezentálja a modellben található adatokat.
Kulcs elvihető
- A maradék négyzetek összege (RSS) egy statisztikai módszer az adathalmaz variancia nagyságának mérésére, amelyet a regressziós modell nem magyaráz. Ideális esetben a négyzet maradékértékének kisebbnek vagy alacsonyabbnak kell lennie bármely regressziós modellben.
A négyzetek fennmaradó összegének (RSS) megértése
A pénzügyi piacok egyre inkább kvantitatív irányultságúak; mint ilyen, előnyt keresve, sok befektető fejlett statisztikai technikákat alkalmaz a döntései elősegítésére. A nagy adatok, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia alkalmazásai továbbá szükségessé teszik a statisztikai tulajdonságok használatát a kortárs befektetési stratégiák irányításához. A négyzetek maradványösszege - vagy az RSS statisztika - egy a sok reneszánszos statisztikai tulajdonság közül.
A statisztikai modelleket a befektetők és a portfóliókezelők használják a befektetés árának nyomon követésére, és ezeket az adatokat felhasználják a jövőbeli mozgások előrejelzésére. A regressziós elemzésnek nevezett tanulmány magában foglalhatja egy árucikk és az áru előállításával foglalkozó vállalatok készletei közötti ármozgások kapcsolatának elemzését.
Bármelyik modellnek lehet eltérése a becsült értékek és a tényleges eredmények között. Noha az eltéréseket magyarázhatja a regressziós elemzés, a maradék négyzetek összege a nem magyarázott varianciákat vagy hibákat jelöli.
Mivel egy kellően összetett regressziós függvény elvégezhető a gyakorlatilag bármilyen adatkészlethez való szoros illesztés céljából, további vizsgálatok szükségesek annak meghatározására, hogy a regressziós függvény valóban hasznos-e az adatkészlet variancia magyarázatához. Általában azonban a modellekben a négyzetek maradékösszegének kisebb vagy alacsonyabb értéke ideális, mivel azt jelenti, hogy az adatkészletben kisebb a variáció. Más szavakkal: minél alacsonyabb a négyzet maradványok összege, annál jobb a regressziós modell az adatok magyarázataként.
