Mikä on neliöiden jäännössumma (RSS)?
Jäännösten neliösumma (RSS) on tilastollinen tekniikka, jota käytetään mittaamaan tietojoukon varianssin määrää, jota ei selitetä regressiomallilla. Regressio on mittaus, joka auttaa määrittämään riippuvaisen muuttujan ja muiden muuttuvien muuttujien tai riippumattomien muuttujien sarjan välisen suhteen vahvuuden.
Jäännösten neliösumma mittaa regressiofunktion ja tietojoukon välillä jäljellä olevan virheen määrän. Pienempi neliösumman jäännössumma edustaa regressiofunktiota. Jäännösten neliöiden summa - joka tunnetaan myös nimellä neliöiden jäännösten summa - määrittää olennaisesti kuinka hyvin regressiomalli selittää tai edustaa mallin tietoja.
Avainsanat
- Jäännösruutujen summa (RSS) on tilastollinen tekniikka, jota käytetään mittaamaan tietojoukon varianssin määrää, jota ei selitetä regressiomallilla. Ruutujen jäännössumma on yksi monista tilastollisista ominaisuuksista, joilla on renessanssi rahoitusmarkkinoilla. Ihannetapauksessa neliömäisten jäännösten summan tulisi olla pienempi tai alempi arvo missä tahansa regressiomallissa.
Jätteiden neliösumman (RSS) ymmärtäminen
Rahoitusmarkkinoista on tullut yhä enemmän määrällisesti ajettuja; sellaisenaan monet sijoittajat käyttävät edistystä etsiessään edistyneitä tilastotekniikoita päätöksenteossaan. Suuret tiedot, koneoppiminen ja tekoälyn sovellukset edellyttävät edelleen tilastollisten ominaisuuksien käyttöä nykyisten sijoitusstrategioiden ohjaamiseksi. Jäännösten neliösumma - tai RSS-tilastot - on yksi monista tilastollisista ominaisuuksista, joilla on renessanssi.
Sijoittajat ja salkunhoitajat käyttävät tilastollisia malleja seurataksesi sijoituksen hintaa ja käyttää näitä tietoja tulevien muutosten ennustamiseen. Tutkimukseen, nimeltään regressioanalyysi, voi sisältyä hyödykkeen ja hyödykkeen tuotantoa harjoittavien yritysten osakkeiden välisen hintojen liikkumisen suhteen analysointi.
Millä tahansa mallilla voi olla eroja ennustettujen arvojen ja todellisten tulosten välillä. Vaikka varianssit voidaan selittää regressioanalyysillä, jäännösten neliösumma edustaa variansseja tai virheitä, joita ei selitetä.
Koska riittävän monimutkainen regressiofunktio voidaan tehdä niin, että se mahtuu tiiviisti mihin tahansa tietojoukkoon, tarvitaan lisätutkimuksia sen määrittämiseksi, onko regressiofunktiosta todella hyötyä selittäessä tietojoukon varianssi. Tyypillisesti pienempi tai alempi neliöiden jäännössumman arvo on kuitenkin ihanteellinen missä tahansa mallissa, koska se tarkoittaa, että tietojoukossa on vähemmän variaatioita. Toisin sanoen, mitä pienempi neliöjäännösten summa, sitä parempi regressiomalli on tietojen selittämisessä.
