Linea di migliore vestibilità

Qual è la linea di migliore vestibilità

La linea di migliore adattamento si riferisce a una linea attraverso un diagramma a dispersione di punti dati che esprime al meglio la relazione tra tali punti. Gli statistici in genere usano il metodo dei minimi quadrati per arrivare all'equazione geometrica per la linea, sia attraverso calcoli manuali che software di analisi della regressione. Una retta risulterà da una semplice analisi di regressione lineare di due o più variabili indipendenti. Una regressione che coinvolge più variabili correlate può produrre una linea curva in alcuni casi.

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Linea di migliore vestibilità

Nozioni di base di Line Of Best Fit

La linea di miglior adattamento è uno dei risultati più importanti dell'analisi di regressione. La regressione si riferisce a una misura quantitativa della relazione tra una o più variabili indipendenti e una variabile dipendente risultante. La regressione è utile ai professionisti in una vasta gamma di settori, dalla scienza e dal servizio pubblico all'analisi finanziaria.

Per eseguire un'analisi di regressione, uno statistico raccoglie un insieme di punti dati, ciascuno comprendente un insieme completo di variabili dipendenti e indipendenti. Ad esempio, la variabile dipendente potrebbe essere il prezzo delle azioni di un'impresa e le variabili indipendenti potrebbero essere l'indice Standard and Poor's 500 e il tasso di disoccupazione nazionale, supponendo che il titolo non sia elencato nell'S & P 500. Il set di campioni potrebbe essere ciascuno di questi tre set di dati negli ultimi 20 anni.

Su un grafico, questi punti dati apparirebbero come un diagramma a dispersione, un insieme di punti che possono o meno apparire organizzati in qualsiasi linea. Se è evidente un motivo lineare, potrebbe essere possibile tracciare una linea di adattamento ottimale che minimizzi la distanza di quei punti da quella linea. Se nessun asse organizzativo è visivamente evidente, l'analisi di regressione può generare una linea basata sul metodo dei minimi quadrati. Questo metodo costruisce la linea che minimizza la distanza quadrata di ciascun punto dalla linea di adattamento ottimale.

Per determinare la formula per questa linea, lo statistico inserisce questi tre risultati negli ultimi 20 anni in un'applicazione software di regressione. Il software produce una formula lineare che esprime la relazione causale tra l'S & P 500, il tasso di disoccupazione e il prezzo delle azioni dell'azienda in questione. Questa equazione è la formula per la linea di adattamento migliore. È uno strumento predittivo, che fornisce agli analisti e ai trader un meccanismo per proiettare il prezzo futuro delle azioni dell'azienda sulla base di queste due variabili indipendenti.

La linea dell'equazione più adatta e i suoi componenti

Una regressione con due variabili indipendenti come l'esempio sopra discusso produrrà una formula con questa struttura di base:

y = c + b ₁ (x ₁ ) + b ₂ (x ₂ )

In questa equazione, y è la variabile dipendente, c è una costante, b ₁ è il primo coefficiente di regressione e x ₁ è la prima variabile indipendente. Il secondo coefficiente e la seconda variabile indipendente sono b ₂ e x ₂ . Sulla base dell'esempio sopra, il prezzo delle azioni sarebbe y, l'S & P 500 sarebbe x ₁ e il tasso di disoccupazione sarebbe x ₂ . Il coefficiente di ciascuna variabile indipendente rappresenta il grado di variazione in y per ogni unità aggiuntiva in quella variabile. Se l'S & P 500 aumenta di uno, il prezzo y o dell'azione risultante aumenterà dell'importo del coefficiente. Lo stesso vale per la seconda variabile indipendente, il tasso di disoccupazione. In una semplice regressione con una variabile indipendente, quel coefficiente è la pendenza della linea di migliore adattamento. In questo esempio o in qualsiasi regressione con due variabili indipendenti la pendenza è un mix dei due coefficienti. La costante c è l'intercetta y della linea di migliore adattamento.

Key Takeaways

• La linea di migliore adattamento viene utilizzata per esprimere una relazione in un diagramma a dispersione di punti dati diversi.
• È un risultato dell'analisi di regressione e può essere utilizzato come strumento di previsione per indicatori e movimenti dei prezzi.

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