En este momento estás viendo Cantidad residual cuadrada (RSS)

¿Cuál es la suma de los residuos de cuadrados (RSS)?

La suma de cuadrados residual (RSS) es una técnica estadística utilizada para medir la magnitud del cambio en un conjunto de datos que no explica un modelo de regresión en sí. En cambio, estima la varianza en los residuos o en el término de error.

La regresión lineal es una medida que ayuda a determinar la fuerza de la relación entre una variable dependiente y uno o más factores, llamados variables independientes o explicativas.

Conclusiones clave

  • La suma de cuadrados residual (RSS) mide el nivel de varianza en términos de error, o modelo de regresión residual.
  • Idealmente, la suma de los residuos cuadrados debe ser menor o menor que la suma de los cuadrados de las entradas del modelo de regresión.
  • Los analistas financieros utilizan el RSS para evaluar la validez de sus modelos econométricos.

La fórmula es para RSS

sitio

  • yI = una yoú el valor de la variable a predecir
  • F(XI) = valor previsto de yI
  • techo de suma

Comprender la suma residual de cuadrados (RSS)

En general, la suma de cuadrados es una técnica estadística utilizada en el análisis de regresión para determinar la dispersión de puntos de datos. En el análisis de regresión, el objetivo es determinar qué tan bien se puede ajustar un conjunto de datos a una función que pueda ayudar a explicar cómo se generó el conjunto de datos. La suma de los cuadrados se utiliza como una forma matemática de obtener la función de mejor ajuste (al menos variable) de los datos.

El es residual La suma de cuadrados (RSS) mide la cantidad de error que queda entre la función de regresión y el conjunto de datos después de que se pasa el modelo. Una cifra residual de menos cuadrados indica una función regresiva. La suma de cuadrados residual, también conocida como la suma de los residuos cuadrados, determina esencialmente qué tan bien el modelo de regresión explica o representa los datos en el modelo.

RSS frente a OCG

Otro término estadístico es error estándar residual * RSE utilizado para describir la diferencia en la desviación estándar de los valores observados frente a los valores predichos, como se muestra por puntos en el análisis de regresión. Es una medida de buen ajuste que se puede utilizar para analizar qué tan bien encaja un conjunto de puntos de datos con el modelo real.

El RSE se calcula dividiendo el RSS por el número de vistas en la muestra menos 2 y luego tomando la raíz cuadrada: RSE = [RSS/(n-2)]1/2

RSS, finanzas y economía

Los mercados financieros están impulsando más cuantitativamente; por lo tanto, en la búsqueda de márgenes, muchos inversionistas están utilizando técnicas estadísticas avanzadas para ayudar en sus decisiones. Las aplicaciones de big data, aprendizaje automático e inteligencia artificial requieren el uso adicional de propiedades estadísticas para guiar las estrategias de inversión contemporáneas. La suma residual de cuadrados, o estadísticas RSS, es una de las muchas propiedades estadísticas del resurgimiento.

Los inversores y los gestores de carteras utilizan modelos estadísticos para realizar un seguimiento del precio de inversión y utilizan esos datos para predecir movimientos futuros. El estudio puede incluir un análisis de la relación en los movimientos de precios entre el producto básico y las acciones de las empresas que producen el producto, conocido como análisis de regresión.

Cualquier modelo puede diferir de los resultados reales de cualquier modelo. Si bien el análisis de regresión puede explicar las variables, la suma residual de los cuadrados representa las variables o errores no explicados.

Dado que se puede realizar una función de regresión que sea lo suficientemente compleja como para adaptar casi cualquier conjunto de datos, se necesitan más estudios para determinar si la función de regresión es, de hecho, útil para explicar la variabilidad del conjunto de datos. Sin embargo, generalmente es preferible un valor menor o menor para la suma residual de cuadrados en cualquier modelo, ya que significa que hay menos variación en el conjunto de datos. Es decir, cuanto menor sea la suma de los residuos al cuadrado, mejor explicará los datos el modelo de regresión.