잔여 제곱합 (RSS)이란 무엇입니까?
잔차 제곱합 (RSS)은 회귀 모델로 설명되지 않은 데이터 세트의 분산 량을 측정하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 회귀는 종속 변수와 일련의 다른 변경 변수 또는 독립 변수 간의 관계 강도를 결정하는 데 도움이되는 측정입니다.
잔차 제곱합은 회귀 함수와 데이터 세트 사이에 남아있는 오차의 양을 측정합니다. 잔차 제곱의 작은 숫자는 회귀 함수를 나타냅니다. 잔차 제곱합 (제곱 잔차의 합이라고도 함)은 회귀 모형이 모형의 데이터를 얼마나 잘 설명하거나 나타내는지를 결정합니다.
주요 테이크 아웃
- 잔차 제곱합 (RSS)은 회귀 모델로 설명되지 않은 데이터 세트의 분산 량을 측정하는 데 사용되는 통계 기법이며, 잔차 제곱합은 금융 시장에서 르네상스를 즐기는 많은 통계적 속성 중 하나입니다. 이상적으로 회귀 모형에서 제곱 잔차의 합은 더 작거나 낮아야합니다.
잔차 제곱합 (RSS) 이해
금융 시장은 점점 더 양적으로 주도되고 있습니다. 따라서, 우위를 찾기 위해 많은 투자자들이 의사 결정을 돕기 위해 고급 통계 기법을 사용하고 있습니다. 빅 데이터, 머신 러닝 및 인공 지능 애플리케이션은 통계적 속성을 사용하여 현대 투자 전략을 안내해야합니다. 잔차 제곱합 또는 RSS 통계는 르네상스를 즐기는 많은 통계적 속성 중 하나입니다.
통계 모델은 투자자와 포트폴리오 관리자가 투자 가격을 추적하고 해당 데이터를 사용하여 미래 움직임을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀 분석이라고하는 연구는 상품과 상품을 생산하는 회사의 주식 간의 가격 변동 관계를 분석하는 것을 포함 할 수 있습니다.
모든 모델은 예측 된 값과 실제 결과간에 차이가있을 수 있습니다. 분산은 회귀 분석으로 설명 할 수 있지만 잔차 제곱합은 설명되지 않은 분산 또는 오차를 나타냅니다.
사실상 모든 데이터 세트에 밀접하게 적합하도록 충분히 복잡한 회귀 함수를 만들 수 있으므로 회귀 함수가 실제로 데이터 세트의 분산을 설명하는 데 유용한 지 여부를 결정하기위한 추가 연구가 필요합니다. 그러나 일반적으로 잔차 제곱합의 값이 작거나 낮 으면 데이터 세트의 변동이 적기 때문에 모든 모델에 이상적입니다. 다시 말해, 제곱 잔차의 합이 낮을수록 회귀 모형이 데이터를 더 잘 설명 할 수 있습니다.
