Шта је резидуална сума квадрата (РСС)?
Преостала сума квадрата (РСС) је статистичка техника која се користи за мерење количине варијанце у скупу података која није објасњена регресијским моделом. Регресија је мерење које помаже да се утврди јачина односа између зависне променљиве и низа других променљивих или независних променљивих.
Преостала сума квадрата мери количину грешке која остаје између функције регресије и скупа података. Мањи резидуални зброј квадрата представља регресијску функцију. Преостали збир квадрата - такође познат као збир квадратних остатака - у суштини одређује колико добро регресијски модел објашњава или представља податке у моделу.
Кључне Такеаваис
- Преостали збир квадрата (РСС) је статистичка техника која се користи за мерење количине варијанце у скупу података која није објашњена регресијским моделом. Преостала сума квадрата једно је од многих статистичких својстава која уживају у ренесанси на финансијским тржиштима. У идеалном случају, зброј остатака квадрата требао би бити мањи или мањи у било којем регресијском моделу.
Разумевање резидуалне суме квадрата (РСС)
Финансијска тржишта све више постају квантитативнија; у потрази за тим, многи инвеститори користе напредне статистичке технике како би им помогли у доношењу одлука. Велики подаци, машинско учење и апликације вештачке интелигенције додатно захтевају употребу статистичких својстава за вођење савремених стратегија улагања. Преостали збир квадрата - или РСС статистика - једно је од многих статистичких својстава која уживају у ренесанси.
Статистички модели инвеститори и портфељни менаџери користе како би пратили цену инвестиције и помоћу тих података предвидјели будућа кретања. Студија - названа регресијска анализа - могла би укључивати анализу односа кретања цена између робе и залиха компанија које се баве производњом робе.
Било који модел може имати разлике између предвиђених вредности и стварних резултата. Иако би се варијанце могле објаснити регресијском анализом, преостали збир квадрата представља одступања или грешке које нису објашњене.
Будући да се може начинити довољно сложена регресијска функција да се уско уклопи готово било који скуп података, потребна је даља студија како би се утврдило да ли је регресијска функција корисна у објашњавању варијанце скупа података. Међутим, обично је мања или мања вредност за преостали зброј квадрата идеална у било којем моделу, јер значи да постоји мања варијација у скупу података. Другим речима, што је нижа сума резидуа у квадрату, бољи је регресијски модел у објашњавању података.
