Apa Kriteria Kuadrat Terkecil?
Kriteria kuadrat terkecil adalah rumus yang digunakan untuk mengukur akurasi garis lurus dalam menggambarkan data yang digunakan untuk menghasilkannya. Artinya, rumus menentukan garis paling cocok.
Rumus matematika ini digunakan untuk memprediksi perilaku variabel dependen. Pendekatan ini juga disebut garis regresi kuadrat terkecil.
Memahami Kriteria Kuadrat Terkecil
Kriteria kuadrat terkecil ditentukan dengan meminimalkan jumlah kuadrat yang dibuat oleh fungsi matematika. Kuadrat ditentukan dengan mengkuadratkan jarak antara titik data dan garis regresi atau nilai rata-rata dari kumpulan data.
Analisis kuadrat terkecil dimulai dengan seperangkat titik data yang diplot pada grafik. Variabel independen diplot pada sumbu x horizontal sedangkan variabel dependen diplot pada sumbu y vertikal. Analis menggunakan rumus kuadrat terkecil untuk menentukan garis lurus paling akurat yang akan menjelaskan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.
Penggunaan Umum Kuadrat Terkecil
Kemajuan dalam daya komputasi selain teknik rekayasa keuangan baru telah meningkatkan penggunaan metode kuadrat terkecil dan memperluas prinsip dasarnya.
Pengambilan Kunci
- Metode kriteria kuadrat terkecil digunakan di seluruh keuangan, ekonomi, dan investasi. Ini digunakan untuk memperkirakan keakuratan garis dalam menggambarkan data yang digunakan untuk membuatnya. Hasil kuadrat Timur dapat digunakan untuk meringkas data dan membuat prediksi tentang terkait tetapi nilai-nilai yang tidak teramati dari kelompok atau sistem yang sama.
Kuadrat terkecil dan metode statistik terkait telah menjadi hal biasa di seluruh keuangan, ekonomi, dan investasi, bahkan jika para penerima manfaatnya tidak selalu menyadari penggunaannya.
Misalnya, penasihat Robo yang sekarang digunakan oleh banyak platform investasi menggunakan teknik simulasi Monte Carlo untuk mengelola portofolio, meskipun hal ini dilakukan di belakang layar dan tidak terlihat oleh pemegang akun yang menggunakannya.
Aplikasi lain termasuk analisis deret waktu dari distribusi pengembalian, peramalan ekonomi dan strategi kebijakan, dan pemodelan opsi tingkat lanjut.
Apa yang Dikatakan Setidaknya kepada Anda?
Alih-alih mencoba memecahkan persamaan dengan tepat, ahli matematika menggunakan metode kuadrat terkecil untuk sampai pada perkiraan yang dekat. Ini disebut sebagai estimasi kemungkinan maksimum.
Pendekatan kuadrat terkecil membatasi jarak antara suatu fungsi dan titik data yang dijelaskan fungsi tersebut. Ini digunakan dalam analisis regresi, sering dalam pemodelan regresi nonlinear di mana kurva cocok ke dalam satu set data.
Matematikawan menggunakan metode kuadrat terkecil untuk sampai pada perkiraan kemungkinan maksimum.
Pendekatan kuadrat terkecil adalah metode populer untuk menentukan persamaan regresi, dan ini memberi tahu Anda tentang hubungan antara variabel respons dan variabel prediktor.
Metode pemodelan yang sering digunakan ketika mencocokkan suatu fungsi dengan kurva meliputi metode garis lurus, metode polinomial, metode logaritmik, dan metode Gaussian.
Linear atau ordinary least square adalah estimator regresi linier paling sederhana dan paling umum digunakan untuk menganalisis data observasional dan eksperimental. Ia menemukan garis lurus yang paling cocok melalui serangkaian titik data yang diberikan.
