残差平方和（RSS）とは何ですか？
残差平方和（RSS）は、回帰モデルでは説明されないデータセットの分散量を測定するために使用される統計的手法です。 回帰は、従属変数と一連の他の変化する変数または独立変数との関係の強さを判断するのに役立つ測定です。
残差平方和は、回帰関数とデータセットの間に残っている誤差の量を測定します。 小さい残差平方和の図は、回帰関数を表します。 残差平方和–残差平方和とも呼ばれる–は、回帰モデルがモデル内のデータをどの程度うまく説明または表現するかを本質的に決定します。
重要なポイント
- 残差平方和（RSS）は、回帰モデルで説明されていないデータセットの分散量を測定するために使用される統計手法です。理想的には、二乗残差の合計は、回帰モデルの値よりも小さいか、低い値である必要があります。
残差平方和（RSS）を理解する
金融市場はますます定量的に推進されています。 そのため、多くの投資家は優位性を求めて、高度な統計手法を使用して意思決定を支援しています。 ビッグデータ、機械学習、および人工知能のアプリケーションでは、現代の投資戦略を導くために、統計特性をさらに使用する必要があります。 残差平方和、またはRSS統計は、ルネッサンスを享受している多くの統計プロパティの1つです。
統計モデルは、投資家とポートフォリオマネージャーが投資価格を追跡し、そのデータを使用して将来の動きを予測するために使用されます。 回帰分析と呼ばれるこの研究には、商品とその商品の生産に従事する企業の株式との間の価格変動の関係を分析することが含まれる場合があります。
どのモデルでも、予測値と実際の結果の間に差異がある場合があります。 分散は回帰分析によって説明される場合がありますが、残差平方和は説明されない分散またはエラーを表します。
ほぼすべてのデータセットにほぼ適合するように十分に複雑な回帰関数を作成できるため、実際には、回帰関数がデータセットの分散を説明するのに役立つかどうかを判断するために、さらなる調査が必要です。 ただし、通常は、データセットの変動が少ないことを意味するため、どのモデルでも残差平方和の値が小さいか小さい方が理想的です。 つまり、残差の二乗和が小さいほど、回帰モデルはデータの説明に優れています。
