Somma dei quadrati residua (RSS)

Qual è la somma dei quadrati residua (RSS)?

Una somma residua di quadrati (RSS) è una tecnica statistica utilizzata per misurare la quantità di varianza in un set di dati che non è spiegato da un modello di regressione. La regressione è una misura che aiuta a determinare la forza della relazione tra una variabile dipendente e una serie di altre variabili mutevoli o variabili indipendenti.

La somma residua dei quadrati misura la quantità di errore rimanente tra la funzione di regressione e il set di dati. Una cifra residua più piccola di quadrati rappresenta una funzione di regressione. La somma residua dei quadrati, nota anche come somma dei residui quadrati, determina essenzialmente quanto bene un modello di regressione spiega o rappresenta i dati nel modello.

Key Takeaways

• Una somma residua di quadrati (RSS) è una tecnica statistica utilizzata per misurare la quantità di varianza in un set di dati che non è spiegato da un modello di regressione.
• La somma residua di quadrati è una delle molte proprietà statistiche che godono di una rinascita nei mercati finanziari.
• Idealmente, la somma dei residui quadrati dovrebbe essere un valore inferiore o inferiore in qualsiasi modello di regressione.

Comprensione della somma dei quadrati residua (RSS)

I mercati finanziari sono diventati sempre più guidati quantitativamente; in quanto tale, alla ricerca di un vantaggio, molti investitori stanno utilizzando tecniche statistiche avanzate per facilitare le loro decisioni. Le applicazioni di big data, machine learning e intelligenza artificiale richiedono inoltre l'uso di proprietà statistiche per guidare le strategie di investimento contemporanee. La somma residua di quadrati - o statistiche RSS - è una delle molte proprietà statistiche che godono di un rinascimento.

I modelli statistici sono utilizzati da investitori e gestori di portafoglio per tenere traccia del prezzo di un investimento e utilizzare tali dati per prevedere i movimenti futuri. Lo studio, chiamato analisi di regressione, potrebbe comportare l'analisi della relazione nei movimenti dei prezzi tra una merce e gli stock di società impegnate nella produzione della merce.

Qualsiasi modello potrebbe presentare variazioni tra i valori previsti e i risultati effettivi. Sebbene le varianze possano essere spiegate dall'analisi di regressione, la somma residua dei quadrati rappresenta le varianze o gli errori che non sono spiegati.

Dato che una funzione di regressione sufficientemente complessa può essere adattata da vicino praticamente a qualsiasi set di dati, sono necessari ulteriori studi per determinare se la funzione di regressione è, in effetti, utile per spiegare la varianza del set di dati. In genere, tuttavia, un valore più piccolo o più basso per la somma residua dei quadrati è l'ideale in qualsiasi modello poiché significa che c'è meno variazione nel set di dati. In altre parole, minore è la somma dei residui quadrati, migliore è il modello di regressione nello spiegare i dati.

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