Која је линија најбоље уклопљена
Линија најбољег прилагођавања односи се на линију кроз распршени графикон података који најбоље изражава однос између тачака. Статистичари обично користе метод најмање квадрата да би дошли до геометријске једначине за линију, било кроз ручне прорачуне или за регресијску анализу. Равна линија ће бити резултат једноставне линеарне регресијске анализе двеју или више независних променљивих. Регресија која укључује више повезаних варијабли може у неким случајевима произвести закривљену линију.
Лине оф Бест Фит
Основе линије најбољег уклапања
Линија најбољег прилагођавања један је од најважнијих резултата регресијске анализе. Регресија се односи на квантитативну меру односа једне или више независних варијабли и резултирајуће зависне променљиве. Регресија је од користи професионалцима у широком спектру области, од науке и јавног сервиса до финансијске анализе.
Да би извршио регресијску анализу, статистичар прикупља скуп података, од којих свака укључује комплетан сет зависних и независних променљивих. На пример, зависна варијабла може бити цена акција предузећа, а независне променљиве могу бити Стандард и Поор'с 500 индекс и национална стопа незапослености, под претпоставком да акција није наведена у С&П 500. Скуп узорака може бити сваки од ових три скупа података за протеклих 20 година.
На графикону би се ове тачке података приказале као распршени заплет, скуп тачака које се могу, а не морају чинити, организоване дуж било које линије. Ако је линеарни узорак очигледан, можда је могуће скицирати линију која најбоље одговара и која умањује удаљеност тих тачака од те линије. Ако ниједна оси за организовање није видљива, регресијска анализа може да генерише линију засновану на методи најмање квадрата. Овом методом се ствара линија која минимизира удаљеност сваке тачке од линије најбоље одговарајуће линије.
Да би одредио формулу за ову линију, статистичар уноси ова три резултата у последњих 20 година у регресијску софтверску апликацију. Софтвер производи линеарну формулу која изражава узрочно-посљедичну везу између С&П 500, стопе незапослености и цене акција те компаније. Ова једначина је формула за линију која најбоље одговара. То је предиктивно средство, које аналитичарима и трговцима пружа механизам да пројектују будућу цену акција на основу те две независне променљиве.
Линија најбоље одговарајуће једначине и њене компоненте
Регресија са две независне променљиве, као што је пример разматран горе, створиће формулу са овом основном структуром:
и = ц + б 1 (к 1) + б 2 (к 2)
У овој једначини, и је зависна променљива, ц је константа, б 1 је први коефицијент регресије и к 1 је прва независна променљива. Други коефицијент и друга независна променљива су б 2 и к 2. Из горњег примјера, цијена дионица била би и, С&П 500 била би к 1, а стопа незапослености к 2. Коефицијент сваке независне променљиве представља степен промене и за сваку додатну јединицу у тој променљивој. Ако се С&П 500 повећа за један, резултирајућа и или цена деоница ће порасти за износ коефицијента. Исто важи за другу независну променљиву, стопу незапослености. У једноставној регресији са једном независном променљивом, тај коефицијент је нагиб линије која најбоље одговара. У овом примеру или било којој регресији са две независне променљиве нагиб је комбинација два коефицијента. Константа ц је и-пресретање линије која најбоље одговара.
Кључне Такеаваис
- Линија најбољег прилагођавања користи се за изражавање односа у разгранатом плану различитих тачака података. Излази из регресијске анализе и може се користити као алат за предвиђање показатеља и кретања цена.
