KabuGuide.com Blog # A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z NASDAQ NYSE AMEX

残差平方和(RSS)は何ですか?

残差平方和(RSS)は、回帰モデルによって説明されていないデータセット内の分散の量を測定するために使用される統計的手法です。残差平方和は、回帰関数とデータセットとの間に残りの誤差の量の尺度です。正方形の図形の小さい残差和は、回帰関数を表します。

理解残差平方和(RSS)

十分に複雑な回帰関数が密接に実質的に任意のデータセットに適合させることができるので、さらなる研究は、回帰関数は、実際には、データセットの分散を説明するのに有用であるかどうかを決定する必要があります。しかしながら、典型的には、正方形の小さい残差和が理想的です。

単に残余の平方和を使用して回帰関数の正しさについての結論を引き出すことはできません。 金融市場はますます駆動より定量的になってきている、のような、エッジの検索では、多くの投資家は彼らの決定を支援するために、高度な統計的手法を使用しています。ビッグデータ、機械学習、人工知能のアプリケーションは、さらに現代的な投資戦略を導くために、統計的性質の使用を必要とします。ルネサンスを楽しんで多くの統計的性質の一つで残差平方和。

重要ポイント

残差平方和(RSS)は、金融市場のルネサンスを楽しんで多くの統計的性質の一つに四角形の回帰model.The残留和で説明されていないデータセット内の分散の量を測定するために使用される統計手法です。