Järelejäänud ruutude summa (RSS) definitsioon

Mis on järelejäänud ruutude summa (RSS)?

Jääkruutude summa (RSS) on statistiline tehnika, mida kasutatakse selle koguse mõõtmiseks dispersioon andmekogumis, mida regressioonimudel ise ei seleta. Selle asemel hindab see jääkide dispersiooni või veatermin.

Lineaarne regressioon on mõõt, mis aitab määrata sõltuvate muutuja ja ühe või mitme muu teguri vahelise seose tugevust, mida nimetatakse sõltumatuteks või selgitavateks muutujateks.

Järelejäänud ruutude summa (RSS) mõistmine

Üldiselt, ruutude summa on statistiline meetod, mida kasutatakse regressioonanalüüsis andmepunktide hajumise määramiseks. Regressioonanalüüsi eesmärk on kindlaks teha, kui hästi saab andmeridasid sobitada funktsiooniga, mis võib aidata selgitada, kuidas andmeridad genereeriti. Ruutude summat kasutatakse matemaatilise meetodina funktsiooni leidmiseks sobib kõige paremini (varieerub kõige vähem) andmetest.

RSS mõõdab pärast mudeli käivitamist regressioonifunktsiooni ja andmekogumi vahele jäänud vea hulka. Väiksem RSS -näitaja tähistab regressioonifunktsiooni.

RSS, tuntud ka kui ruutjääkide summa, määrab sisuliselt selle, kui hästi regressioonimudel mudeli andmeid selgitab või esindab.

Kuidas arvutada jääkruutude summa (RSS)

RSS = ∑ⁿ_{i = 1}(yⁱ - f(x_i))²

kus:

• y_i = i^th prognoositava muutuja väärtus
• f(x_i) = y eeldatav väärtus_i
• n = summeerimise ülempiir

Ruutude jääkide summa (RSS) vs. Järelejäänud standardviga (RSE)

Järelejäänud standardviga (RSE) on veel üks statistiline termin, mida kasutatakse erinevuse kirjeldamiseks standardhälbed täheldatud väärtuste ja prognoositud väärtuste vahel, nagu on näidatud regressioonanalüüsi punktidega. See on sobivus meede, mille abil saab analüüsida, kui hästi andmepunktide komplekt tegeliku mudeliga sobib.

RSE arvutatakse, jagades RSS-i valimi vaatluste arvuga, millest on lahutatud 2, ja seejärel võttes ruutjuure: RSE = [RSS/(n-2)]^1/2

Erilised kaalutlused

Finantsturud on üha enam muutunud kvantitatiivsemaks; sellisena kasutavad paljud investorid oma otsuste tegemisel eeliseid otsides täiustatud statistilisi meetodeid. Suurandmed, masinõpe ja tehisintellektirakendused nõuavad tänapäevaste investeerimisstrateegiate suunamiseks statistiliste omaduste kasutamist. Ruutude jääksumma - või RSS -statistika - on üks paljudest renessanssi nautivatest statistilistest omadustest.

Investorid ja portfellihaldurid kasutavad statistilisi mudeleid, et jälgida investeeringu hinda ja kasutada neid andmeid tulevaste liikumiste ennustamiseks. Uuring, mida nimetatakse regressioonianalüüsiks, võib hõlmata hinna liikumise seose analüüsimist kauba ja kauba tootmisega tegelevate ettevõtete aktsiate vahel.

Igal mudelil võib olla erinevusi prognoositud väärtuste ja tegelike tulemuste vahel. Kuigi erinevusi võib seletada regressioonianalüüsiga, tähistab RSS variatsioone või vigu, mida ei selgitata.

Kuna piisavalt keeruka regressioonifunktsiooni saab teha nii, et see sobiks peaaegu iga andmekogumiga, on see täiendav uuring vajalik, et teha kindlaks, kas regressioonifunktsioon on tegelikult kasulik andmekogumi dispersiooni selgitamiseks. Tavaliselt on RSS -i väiksem või madalam väärtus ideaalne mis tahes mudeli jaoks, kuna see tähendab, et andmekogumis on vähem erinevusi. Teisisõnu, mida väiksem on ruudu jääkide summa, seda parem on regressioonimudel andmete selgitamisel.

Ruutude summa summa KKK

Kas ruutude jääkide summa on sama mis R-ruut?

Ruutude jääk summa (RSS) on selgitatud variatsiooni absoluutne summa, samas kui R-ruut on variatsiooni absoluutne kogus proportsioonis kogu variatsioonist.

Kas RSS on sama mis vigade ruuthinnangu summa (SSE)?

Järelejäänud ruutude summa (RSS) on tuntud ka kui vigade ruudusumma (SSE) summa.

Mis vahe on ruutude jääksummal ja ruutude kogusummal?

Ruutude kogusumma (TSS) mõõdab, kui palju varieerub vaadeldud andmed, samas kui ruutude jääk summa mõõdab vea variatsiooni vaadeldud andmete ja modelleeritud vahel väärtused. Statistikas on ruutude jääksumma ja ruutude kogusumma (TSS) väärtused sageli üksteisega võrreldes.

Kas ruutude jääkide summa võib olla null?

Ruutude jääksumma võib olla null. Mida väiksem on ruutude jääksumma, seda paremini sobib teie mudel teie andmetega; mida suurem on järelejäänud ruutude summa, seda vaesem on teie mudel teie andmetega. Nullväärtus tähendab, et teie mudel sobib ideaalselt.