¿Cuál es la suma residual de cuadrados (RSS)?
Una suma residual de cuadrados (RSS) es una técnica estadística utilizada para medir la cantidad de varianza en un conjunto de datos que no se explica por un modelo de regresión. La regresión es una medida que ayuda a determinar la fuerza de la relación entre una variable dependiente y una serie de otras variables cambiantes o variables independientes.
La suma residual de cuadrados mide la cantidad de error restante entre la función de regresión y el conjunto de datos. Una cifra de suma de cuadrados residual más pequeña representa una función de regresión. La suma residual de los cuadrados, también conocida como la suma de los residuos al cuadrado, determina esencialmente qué tan bien un modelo de regresión explica o representa los datos en el modelo.
Para llevar clave
- Una suma de cuadrados residual (RSS) es una técnica estadística utilizada para medir la cantidad de varianza en un conjunto de datos que no se explica por un modelo de regresión. La suma de cuadrados residual es una de las muchas propiedades estadísticas que goza de un renacimiento en los mercados financieros. Idealmente, la suma de los residuos al cuadrado debería ser un valor menor o menor en cualquier modelo de regresión.
Comprensión de la suma residual de cuadrados (RSS)
Los mercados financieros se han vuelto cada vez más impulsados cuantitativamente; Como tal, en busca de una ventaja, muchos inversores están utilizando técnicas estadísticas avanzadas para ayudar en sus decisiones. Las aplicaciones de big data, aprendizaje automático e inteligencia artificial requieren aún más el uso de propiedades estadísticas para guiar las estrategias de inversión contemporáneas. La suma residual de cuadrados, o estadísticas RSS, es una de las muchas propiedades estadísticas que goza de un renacimiento.
Los inversores y los gestores de cartera utilizan los modelos estadísticos para rastrear el precio de una inversión y utilizar esos datos para predecir movimientos futuros. El estudio, llamado análisis de regresión, podría involucrar el análisis de la relación en los movimientos de precios entre un producto básico y las acciones de las compañías dedicadas a producirlo.
Cualquier modelo puede tener variaciones entre los valores pronosticados y los resultados reales. Aunque las variaciones pueden explicarse mediante el análisis de regresión, la suma residual de cuadrados representa las variaciones o errores que no se explican.
Dado que se puede hacer que una función de regresión lo suficientemente compleja se ajuste a prácticamente cualquier conjunto de datos, se necesita más estudio para determinar si la función de regresión es, de hecho, útil para explicar la varianza del conjunto de datos. Normalmente, sin embargo, un valor más pequeño o más bajo para la suma residual de cuadrados es ideal en cualquier modelo, ya que significa que hay menos variación en el conjunto de datos. En otras palabras, cuanto menor sea la suma de los residuos al cuadrado, mejor será el modelo de regresión para explicar los datos.
