Apakah Kritikan Paling Rendah?
Kriteria kuadrat-kurangnya adalah formula yang digunakan untuk mengukur ketepatan garis lurus dalam menggambarkan data yang digunakan untuk menghasilkannya. Iaitu, formula menentukan garisan terbaik.
Rumusan matematik ini digunakan untuk meramalkan tingkah laku pembolehubah bergantung. Pendekatan ini juga dikenali sebagai garis regresi sekurang-kurangnya kuadrat.
Memahami Kritikan Paling Sisi
Kriteria kuadrat-kurangnya ditentukan dengan meminimumkan jumlah kotak yang dihasilkan oleh fungsi matematik. Satu persegi ditentukan dengan mengkuadkan jarak antara titik data dan garis regresi atau nilai min bagi set data.
Analisis sekurang-kurangnya kuadrat bermula dengan satu set mata data yang diplot pada graf. Pembolehubah bebas diplot pada paksi-x mendatar sementara pemboleh ubah bergantung dikaitkan pada paksi y menegak. Penganalisis menggunakan formula sekurang-sekurang-kurangnya untuk menentukan garis lurus yang paling tepat yang akan menjelaskan hubungan antara pembolehubah bebas dan pembolehubah yang bergantung.
Penggunaan Umum Paling Rendah Squares
Kemajuan dalam kuasa pengkomputeran sebagai tambahan kepada teknik kejuruteraan kewangan baru telah meningkatkan penggunaan kaedah paling kecil dan memperluaskan prinsip asasnya.
Takeaways Utama
- Kaedah kriteria sekurang-kurangnya digunakan di seluruh kewangan, ekonomi, dan pelaburan. Ia digunakan untuk menganggarkan ketepatan garis dalam menggambarkan data yang digunakan untuk menciptanya. Hasil kotak kuadrat dapat digunakan untuk meringkaskan data dan membuat ramalan tentang yang berkaitan tetapi nilai yang tidak dapat dilihat dari kumpulan atau sistem yang sama.
Kuadrat yang paling sedikit dan kaedah statistik yang berkaitan telah menjadi biasa di seluruh kewangan, ekonomi, dan pelaburan, walaupun benefisiari mereka tidak selalu menyedari penggunaannya.
Sebagai contoh, penasihat Robo yang kini digunakan oleh banyak platform pelaburan menggunakan teknik simulasi Monte Carlo untuk mengurus portfolio, walaupun ini dicapai di belakang tabir dan di luar pandangan pemegang akaun yang menggunakannya.
Aplikasi lain termasuk analisa siri analisis pengembalian pulangan, ramalan ekonomi dan strategi dasar, dan pemodelan pilihan maju.
Apa yang Paling Berkuasa Beritahu Anda?
Daripada cuba menyelesaikan persamaan dengan tepat, ahli matematik menggunakan kaedah kuadrat-kurangnya untuk sampai pada penghampiran dekat. Ini dirujuk sebagai anggaran maksimum-kemungkinan.
Kaedah kuadrat-kurangnya mengehadkan jarak antara fungsi dan titik data yang berfungsi menerangkan. Ia digunakan dalam analisis regresi, sering dalam pemodelan regresi bukan linear di mana lengkung adalah sesuai dengan satu set data.
Ahli matematik menggunakan kaedah kuasa sekurang-kurangnya untuk mencapai anggaran maksimum.
Kaedah kuadrat-kurangnya adalah kaedah popular untuk menentukan persamaan regresi, dan ia memberitahu anda tentang hubungan antara pembolehubah tindak balas dan pemboleh ubah ramalan.
Kaedah pemodelan yang sering digunakan apabila memasangkan fungsi kepada lengkung termasuk kaedah garis lurus, kaedah polinom, kaedah logaritmik, dan kaedah Gaussian.
Baris lajur linear atau biasa adalah penaksir regresi linier yang paling biasa dan paling biasa digunakan untuk menganalisis data pemerhatian dan eksperimen. Ia mendapati garis lurus yang paling sesuai melalui satu set mata data yang diberikan.
