最小二乗基準とは何ですか？
最小二乗基準は、直線の生成に使用されたデータを描く際に直線の精度を測定するために使用される式です。 つまり、式は最適なラインを決定します。
この数式は、従属変数の動作を予測するために使用されます。 このアプローチは、最小二乗回帰線とも呼ばれます。
最小二乗基準の理解
最小二乗基準は、数学関数によって作成される二乗和を最小化することにより決定されます。 正方形は、データポイントと回帰直線またはデータセットの平均値との間の距離を2乗することによって決定されます。
最小二乗分析は、グラフにプロットされたデータポイントのセットから始まります。 独立変数は水平x軸にプロットされ、従属変数は垂直y軸にプロットされます。 アナリストは、最小二乗式を使用して、独立変数と従属変数の関係を説明する最も正確な直線を決定します。
最小二乗の一般的な使用
新しい金融工学技術に加えて計算能力の進歩により、最小二乗法の使用が増加し、その基本原理が拡張されました。
重要なポイント
- 最小二乗基準法は、金融、経済学、および投資全体で使用され、それを作成するために使用されたデータを描写する際の線の精度を推定するために使用されます。ただし、同じグループまたはシステムからの観測されていない値。
最小二乗法および関連する統計手法は、たとえその受益者がその使用を常に認識していなくても、金融、経済学、および投資を通じて一般的になっています。
たとえば、多くの投資プラットフォームで現在使用されているロボアドバイザーは、ポートフォリオを管理するためにモンテカルロシミュレーション技術を採用していますが、これは舞台裏でそれらを使用する口座保有者の目には見えません。
他のアプリケーションには、リターン分布の時系列分析、経済予測と政策戦略、高度なオプションモデリングが含まれます。
最小二乗から何がわかりますか？
方程式を正確に解こうとするのではなく、数学者は最小二乗法を使用して近似に到達します。 これは、最尤推定値と呼ばれます。
最小二乗アプローチは、関数と関数が説明するデータポイント間の距離を制限します。 回帰分析で使用され、多くの場合、曲線がデータのセットに適合する非線形回帰モデリングで使用されます。
数学者は最小二乗法を使用して最尤推定値に到達します。
最小二乗アプローチは、回帰式を決定するための一般的な方法であり、応答変数と予測変数の関係を示します。
関数を曲線に当てはめるときによく使用されるモデリング方法には、直線法、多項式法、対数法、およびガウス法があります。
線形または通常の最小二乗は、観測データと実験データを分析するための最も単純で最も一般的に使用される線形回帰推定量です。 指定されたデータポイントのセットから最適な直線を見つけます。
