Apa Jumlah Sisa Kuadrat (RSS)?
Jumlah residu kuadrat (RSS) adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengukur jumlah varians dalam set data yang tidak dijelaskan oleh model regresi. Regresi adalah pengukuran yang membantu menentukan kekuatan hubungan antara variabel dependen dan serangkaian variabel berubah lainnya atau variabel independen.
Jumlah residu kuadrat mengukur jumlah kesalahan yang tersisa antara fungsi regresi dan kumpulan data. Jumlah residu yang lebih kecil dari angka kuadrat mewakili fungsi regresi. Jumlah residu kuadrat - juga dikenal sebagai jumlah residu kuadrat - pada dasarnya menentukan seberapa baik model regresi menjelaskan atau mewakili data dalam model.
Pengambilan Kunci
- Jumlah residu kuadrat (RSS) adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengukur jumlah varians dalam kumpulan data yang tidak dijelaskan oleh model regresi. Jumlah residu kuadrat adalah salah satu dari banyak properti statistik yang menikmati kebangkitan di pasar keuangan. Idealnya, jumlah residu kuadrat harus menjadi nilai yang lebih kecil atau lebih rendah dalam model regresi apa pun.
Memahami Jumlah Sisa Kuadrat (RSS)
Pasar keuangan semakin menjadi semakin terdorong secara kuantitatif; dengan demikian, dalam mencari keunggulan, banyak investor menggunakan teknik statistik canggih untuk membantu dalam keputusan mereka. Data besar, pembelajaran mesin, dan aplikasi kecerdasan buatan lebih lanjut mengharuskan penggunaan properti statistik untuk memandu strategi investasi kontemporer. Jumlah sisa kuadrat - atau statistik RSS - adalah salah satu dari banyak sifat statistik yang menikmati kebangkitan.
Model statistik digunakan oleh investor dan manajer portofolio untuk melacak harga investasi dan menggunakan data tersebut untuk memprediksi pergerakan di masa depan. Studi ini - yang disebut analisis regresi - mungkin melibatkan menganalisis hubungan dalam pergerakan harga antara komoditas dan saham perusahaan yang terlibat dalam memproduksi komoditas.
Model apa pun mungkin memiliki varian antara nilai prediksi dan hasil aktual. Meskipun varians mungkin dijelaskan oleh analisis regresi, jumlah residu kuadrat mewakili varians atau kesalahan yang tidak dijelaskan.
Karena fungsi regresi yang cukup kompleks dapat dibuat agar sesuai dengan hampir semua kumpulan data, studi lebih lanjut diperlukan untuk menentukan apakah fungsi regresi, pada kenyataannya, berguna dalam menjelaskan varian dari dataset. Namun, biasanya, nilai yang lebih kecil atau lebih rendah untuk jumlah sisa kuadrat ideal dalam model apa pun karena itu berarti ada lebih sedikit variasi dalam kumpulan data. Dengan kata lain, semakin rendah jumlah residu kuadrat, semakin baik model regresi dalam menjelaskan data.
