Kalan Kareler Toplamı (RSS) Nedir?
Artık kareler toplamı (RSS), bir regresyon modeli tarafından açıklanmayan bir veri kümesindeki varyans miktarını ölçmek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Regresyon, bağımlı bir değişken ile bir dizi diğer değişen değişken veya bağımsız değişken arasındaki ilişkinin gücünü belirlemeye yardımcı olan bir ölçümdür.
Kalan kareler toplamı, regresyon fonksiyonu ile veri kümesi arasında kalan hata miktarını ölçer. Daha küçük kalan kareler toplamı bir regresyon fonksiyonunu temsil eder. Kalan kareler toplamı - aynı zamanda karelerdeki kalıntıların toplamı olarak da bilinir - bir regresyon modelinin modeldeki verileri ne kadar iyi açıkladığını veya temsil ettiğini belirler.
Önemli Çıkarımlar
- Kalan kareler toplamı (RSS), bir regresyon modeli tarafından açıklanmayan bir veri kümesindeki varyans miktarını ölçmek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. İdeal olarak, kare kalıntıların toplamı herhangi bir regresyon modelinde daha küçük veya daha düşük bir değer olmalıdır.
Kalan Karelerin Toplamını Anlama (RSS)
Finansal piyasalar giderek daha nicel olarak yönlendirildi; bu nedenle, bir avantaj arayışında, birçok yatırımcı kararlarına yardımcı olmak için gelişmiş istatistiksel teknikler kullanmaktadır. Büyük veri, makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamaları, çağdaş yatırım stratejilerini yönlendirmek için istatistiksel özelliklerin kullanılmasını da gerektirir. Kalan kareler veya RSS istatistikleri toplamı, bir rönesanstan zevk alan birçok istatistiksel özellikten biridir.
İstatistiksel modeller yatırımcılar ve portföy yöneticileri tarafından bir yatırımın fiyatını izlemek ve bu verileri gelecekteki hareketleri tahmin etmek için kullanmak için kullanılır. Regresyon analizi adı verilen çalışma, bir emtia ile emtia üretimi yapan şirketlerin hisse senetleri arasındaki fiyat hareketleri arasındaki ilişkinin analizini içerebilir.
Herhangi bir model, öngörülen değerler ile gerçek sonuçlar arasında farklılıklara sahip olabilir. Varyanslar regresyon analizi ile açıklanabilse de, kalan kareler toplamı açıklanmayan varyansları veya hataları temsil eder.
Hemen hemen her veri setine tam olarak uyacak kadar karmaşık bir regresyon fonksiyonu yapılabileceğinden, regresyon fonksiyonunun aslında veri setinin varyansını açıklamakta faydalı olup olmadığını belirlemek için daha fazla çalışma yapılması gerekmektedir. Bununla birlikte, tipik olarak, kalan kareler toplamı için daha küçük veya daha düşük bir değer, herhangi bir model için idealdir, çünkü veri kümesinde daha az değişiklik vardır. Başka bir deyişle, kare artıkların toplamı ne kadar düşük olursa, regresyon modeli verileri açıklamada o kadar iyidir.