Ano ang Nananatiling Sum ng mga parisukat (RSS)?
Ang natitirang kabuuan ng mga parisukat (RSS) ay isang pamamaraan ng istatistika na ginamit upang masukat ang dami ng pagkakaiba-iba sa isang set ng data na hindi ipinaliwanag ng isang modelo ng regression. Ang pagkadismaya ay isang pagsukat na nakakatulong upang matukoy ang lakas ng ugnayan sa pagitan ng isang umaasa sa variable at isang serye ng iba pang mga pagbabago sa variable o malayang variable.
Ang natitirang kabuuan ng mga parisukat ay sumusukat sa dami ng error na natitira sa pagitan ng pag-andar ng regression at ang set ng data. Ang isang mas maliit na nalalabi na bilang ng mga parisukat na figure ay kumakatawan sa isang pag-andar ng muling pagkabalik. Ang naninirahan na kabuuan ng mga parisukat - kilala rin bilang ang kabuuan ng mga parisukat na natitira - mahalagang tinutukoy kung gaano kahusay ang isang modelo ng regression na nagpapaliwanag o kumakatawan sa data sa modelo.
Mga Key Takeaways
- Ang natitirang kabuuan ng mga parisukat (RSS) ay isang pamamaraan ng istatistika na ginamit upang masukat ang dami ng pagkakaiba-iba sa isang set ng data na hindi ipinaliwanag ng isang regression model.Ang natitirang kabuuan ng mga parisukat ay isa sa maraming mga istatistikal na katangian na nagtatamasa ng isang muling pagsasaayos sa mga pamilihan sa pananalapi. Sa isip, ang kabuuan ng mga parisukat na natitira ay dapat na isang mas maliit o mas mababang halaga sa anumang modelo ng regression.
Pag-unawa sa Mabuhay na Kabuuan ng mga parisukat (RSS)
Ang mga pamilihan sa pananalapi ay lalong naging higit na dami na hinihimok; tulad ng, sa paghahanap ng isang gilid, maraming mga mamumuhunan ang gumagamit ng mga advanced na pamamaraan sa istatistika upang makatulong sa kanilang mga desisyon. Ang malaking data, pag-aaral ng makina, at mga artipisyal na aplikasyon ng intelligence ay higit na nangangailangan ng paggamit ng mga statistic na katangian upang gabayan ang mga diskarte sa kontemporaryong pamumuhunan. Ang natitirang kabuuan ng mga parisukat-o mga istatistika ng RSS-ay isa sa maraming mga statistic na katangian na tinatamasa ang isang muling pagsilang.
Ang mga modelo ng istatistika ay ginagamit ng mga namumuhunan at mga tagapamahala ng portfolio upang subaybayan ang presyo ng isang pamumuhunan at gamitin ang data na iyon upang mahulaan ang mga paggalaw sa hinaharap. Ang pag-aaral na tinawag na pagtatasa ng regression - ay maaaring kasangkot sa pagsusuri sa relasyon sa mga paggalaw ng presyo sa pagitan ng isang kalakal at mga stock ng mga kumpanya na nakikibahagi sa paggawa ng bilihin.
Ang anumang modelo ay maaaring magkaroon ng mga pagkakaiba-iba sa pagitan ng hinulaang mga halaga at aktwal na mga resulta. Bagaman ang mga pagkakaiba-iba ay maaaring ipaliwanag sa pamamagitan ng pagsusuri ng regresyon, ang natitirang kabuuan ng mga parisukat ay kumakatawan sa mga pagkakaiba-iba o mga pagkakamali na hindi ipinaliwanag.
Dahil ang isang sapat na kumplikadong pag-andar ng regression ay maaaring gawin upang magkasya nang malapit sa anumang hanay ng data, kinakailangan ang karagdagang pag-aaral upang matukoy kung ang pag-andar ng regression ay, sa katunayan, kapaki-pakinabang sa pagpapaliwanag ng pagkakaiba-iba ng mga dataset. Kadalasan, gayunpaman, ang isang mas maliit o mas mababang halaga para sa natitirang kabuuan ng mga parisukat ay perpekto sa anumang modelo dahil nangangahulugang mayroong mas kaunting pagkakaiba-iba sa set ng data. Sa madaling salita, mas mababa ang kabuuan ng mga parisukat na natitira, mas mahusay ang modelo ng regression ay sa pagpapaliwanag ng data.
