Apakah Sisa Kuadrat Sisa (RSS)?
Jumlah baki kuadrat (RSS) adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengukur jumlah varians dalam set data yang tidak dijelaskan oleh model regresi. Regresi adalah ukuran yang membantu menentukan kekuatan hubungan antara pemboleh ubah bergantung dan satu siri pemboleh ubah yang berubah atau pembolehubah bebas.
Jumlah sisa kuadrat mengukur jumlah kesilapan yang tinggal di antara fungsi regresi dan set data. Jumlah baki kuadrat yang lebih kecil mewakili fungsi regresi. Jumlah sisa kuadrat - juga dikenali sebagai jumlah sisa kuadrat - pada dasarnya menentukan bagaimana model regresi menerangkan atau mewakili data dalam model.
Takeaways Utama
- Jumlah baki kuadrat (RSS) adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengukur jumlah varians dalam set data yang tidak dijelaskan oleh model regresi. Jumlah baki kuadrat adalah salah satu daripada banyak ciri statistik yang menikmati kebangkitan dalam pasaran kewangan. Secara idealnya, jumlah sisa kuadrat harus menjadi nilai yang lebih kecil atau lebih rendah dalam mana-mana model regresi.
Memahami Sisa Kuasa Sisa (RSS)
Pasaran kewangan semakin meningkat secara kuantitatif; Oleh itu, untuk mencari kelebihan, ramai pelabur menggunakan teknik statistik lanjutan untuk membantu dalam keputusan mereka. Data besar, pembelajaran mesin, dan aplikasi kecerdasan buatan selanjutnya memerlukan penggunaan sifat-sifat statistik untuk membimbing strategi pelaburan kontemporari. Jumlah baki dataran - atau statistik RSS - adalah salah satu daripada banyak ciri statistik yang menikmati kebangkitan semula.
Model statistik digunakan oleh para pelabur dan pengurus portfolio untuk mengesan harga pelaburan dan menggunakan data tersebut untuk meramalkan gerakan masa depan. Analisis regresi yang dipanggil kajian-mungkin melibatkan analisa hubungan dalam pergerakan harga antara komoditi dan stok syarikat yang terlibat dalam menghasilkan komoditi.
Mana-mana model mungkin mempunyai perbezaan antara nilai yang dijangkakan dan keputusan sebenar. Walaupun variasi mungkin dijelaskan oleh analisis regresi, jumlah baki kuadrat mewakili variasi atau kesilapan yang tidak dijelaskan.
Oleh kerana fungsi regresi yang cukup kompleks boleh dibuat dengan hampir sama dengan mana-mana data yang ditetapkan, kajian selanjutnya adalah perlu untuk menentukan sama ada fungsi regresi, sebenarnya, berguna untuk menerangkan variasi dataset. Biasanya, bagaimanapun, nilai yang lebih kecil atau lebih rendah untuk jumlah baki kuadrat adalah ideal dalam mana-mana model kerana ia bermakna terdapat kurang variasi dalam set data. Dengan kata lain, semakin rendah jumlah sisa kuadrat, semakin baik model regresi adalah menjelaskan data.
