Tổng số bình phương còn lại (RSS) là gì?
Tổng bình phương còn lại (RSS) là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để đo lượng phương sai trong một tập dữ liệu không được giải thích bằng mô hình hồi quy. Hồi quy là một phép đo giúp xác định độ mạnh của mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một loạt các biến thay đổi hoặc biến độc lập khác.
Tổng bình phương còn lại đo lượng lỗi còn lại giữa hàm hồi quy và tập dữ liệu. Tổng số dư nhỏ hơn của hình vuông biểu thị hàm hồi quy. Tổng số dư của bình phương còn được gọi là tổng số bình phương còn lại, về cơ bản xác định mô hình hồi quy giải thích hoặc biểu thị dữ liệu trong mô hình tốt như thế nào.
Chìa khóa chính
- Tổng bình phương còn lại (RSS) là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để đo lượng phương sai trong tập dữ liệu không được giải thích bằng mô hình hồi quy. Tổng bình phương là một trong nhiều thuộc tính thống kê được phục hưng trong thị trường tài chính. Lý tưởng nhất, tổng số dư bình phương nên có giá trị nhỏ hơn hoặc thấp hơn trong bất kỳ mô hình hồi quy nào.
Hiểu tổng số bình phương còn lại (RSS)
Thị trường tài chính ngày càng trở nên định hướng hơn; như vậy, để tìm kiếm một lợi thế, nhiều nhà đầu tư đang sử dụng các kỹ thuật thống kê tiên tiến để hỗ trợ cho các quyết định của họ. Dữ liệu lớn, máy học và các ứng dụng trí tuệ nhân tạo đòi hỏi phải sử dụng các thuộc tính thống kê để hướng dẫn các chiến lược đầu tư đương đại. Tổng số dư của bình phương thống kê RSS hoặc RSS là một trong nhiều thuộc tính thống kê được hưởng thời phục hưng.
Các mô hình thống kê được sử dụng bởi các nhà đầu tư và nhà quản lý danh mục đầu tư để theo dõi giá đầu tư và sử dụng dữ liệu đó để dự đoán các biến động trong tương lai. Nghiên cứu được gọi là phân tích hồi quy, có thể liên quan đến việc phân tích mối quan hệ trong biến động giá giữa hàng hóa và cổ phiếu của các công ty tham gia sản xuất hàng hóa.
Bất kỳ mô hình nào cũng có thể có phương sai giữa các giá trị dự đoán và kết quả thực tế. Mặc dù phương sai có thể được giải thích bằng phân tích hồi quy, tổng bình phương còn lại biểu thị phương sai hoặc sai số không được giải thích.
Do hàm hồi quy đủ phức tạp có thể được thực hiện để phù hợp với hầu hết mọi tập dữ liệu, nên cần nghiên cứu thêm để xác định xem hàm hồi quy có thực sự hữu ích trong việc giải thích phương sai của tập dữ liệu hay không. Tuy nhiên, thông thường, giá trị nhỏ hơn hoặc thấp hơn cho tổng bình phương còn lại là lý tưởng trong bất kỳ mô hình nào vì điều đó có nghĩa là có ít biến thể hơn trong tập dữ liệu. Nói cách khác, tổng số dư bình phương càng thấp thì mô hình hồi quy càng tốt trong việc giải thích dữ liệu.
