Soma residual de quadrados (RSS)

O que é a soma residual dos quadrados (RSS)?

Uma soma residual dos quadrados (RSS) é uma técnica estatística usada para medir a quantidade de variação em um conjunto de dados que não é explicado por um modelo de regressão. A regressão é uma medida que ajuda a determinar a força do relacionamento entre uma variável dependente e uma série de outras variáveis ​​variáveis ​​ou variáveis ​​independentes.

A soma residual dos quadrados mede a quantidade de erro restante entre a função de regressão e o conjunto de dados. Uma menor soma residual dos quadrados representa uma função de regressão. A soma residual dos quadrados - também conhecida como soma dos resíduos quadrados - essencialmente determina o quão bem um modelo de regressão explica ou representa os dados no modelo.

Principais Takeaways

• Uma soma residual dos quadrados (RSS) é uma técnica estatística usada para medir a quantidade de variação em um conjunto de dados que não é explicado por um modelo de regressão.
• A soma residual dos quadrados é uma das muitas propriedades estatísticas que desfrutam de um renascimento nos mercados financeiros.
• Idealmente, a soma dos resíduos quadráticos deve ser um valor menor ou menor em qualquer modelo de regressão.

Compreendendo a soma residual dos quadrados (RSS)

Os mercados financeiros tornaram-se cada vez mais direcionados quantitativamente; como tal, em busca de uma vantagem, muitos investidores estão usando técnicas estatísticas avançadas para ajudar em suas decisões. Os aplicativos de big data, aprendizado de máquina e inteligência artificial precisam ainda do uso de propriedades estatísticas para orientar as estratégias de investimento contemporâneas. A soma residual dos quadrados - ou estatística de RSS - é uma das muitas propriedades estatísticas em processo de renascimento.

Modelos estatísticos são usados ​​por investidores e gerentes de portfólio para rastrear o preço de um investimento e usar esses dados para prever movimentos futuros. O estudo - chamado análise de regressão - pode envolver a análise do relacionamento nos movimentos de preços entre uma mercadoria e as ações de empresas envolvidas na produção da mercadoria.

Qualquer modelo pode ter variações entre os valores previstos e os resultados reais. Embora as variações possam ser explicadas pela análise de regressão, a soma residual dos quadrados representa as variações ou erros que não são explicados.

Como uma função de regressão suficientemente complexa pode ser feita para se ajustar a praticamente qualquer conjunto de dados, é necessário um estudo mais aprofundado para determinar se a função de regressão é, de fato, útil para explicar a variação do conjunto de dados. Normalmente, no entanto, um valor menor ou menor para a soma residual dos quadrados é ideal em qualquer modelo, pois significa que há menos variação no conjunto de dados. Em outras palavras, quanto menor a soma dos resíduos quadráticos, melhor o modelo de regressão é explicar os dados.

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