Suma residual de cuadrados (RSS)

¿Cuál es la suma residual de cuadrados (RSS)?

Una suma residual de cuadrados (RSS) es una técnica estadística utilizada para medir la cantidad de varianza en un conjunto de datos que no se explica por un modelo de regresión. La regresión es una medida que ayuda a determinar la fuerza de la relación entre una variable dependiente y una serie de otras variables cambiantes o variables independientes.

La suma residual de cuadrados mide la cantidad de error restante entre la función de regresión y el conjunto de datos. Una cifra de suma de cuadrados residual más pequeña representa una función de regresión. La suma residual de cuadrados, también conocida como la suma de los residuos cuadrados, determina esencialmente qué tan bien un modelo de regresión explica o representa los datos en el modelo.

Para llevar clave

• Una suma residual de cuadrados (RSS) es una técnica estadística utilizada para medir la cantidad de varianza en un conjunto de datos que no se explica por un modelo de regresión.
• La suma residual de cuadrados es una de las muchas propiedades estadísticas que goza de un renacimiento en los mercados financieros.
• Idealmente, la suma de los residuos al cuadrado debería ser un valor menor o menor en cualquier modelo de regresión.

Comprensión de la suma residual de cuadrados (RSS)

Los mercados financieros se han vuelto cada vez más cuantitativamente impulsados; Como tal, en busca de una ventaja, muchos inversores están utilizando técnicas estadísticas avanzadas para ayudar en sus decisiones. Las aplicaciones de big data, aprendizaje automático e inteligencia artificial requieren aún más el uso de propiedades estadísticas para guiar las estrategias de inversión contemporáneas. La suma residual de cuadrados, o estadísticas RSS, es una de las muchas propiedades estadísticas que disfrutan de un renacimiento.

Los inversores y los gestores de cartera utilizan modelos estadísticos para rastrear el precio de una inversión y utilizar esos datos para predecir movimientos futuros. El estudio, llamado análisis de regresión, podría involucrar el análisis de la relación en los movimientos de precios entre un producto básico y las acciones de las empresas que se dedican a producirlo.

Cualquier modelo puede tener variaciones entre los valores pronosticados y los resultados reales. Aunque las variaciones pueden explicarse mediante el análisis de regresión, la suma residual de cuadrados representa las variaciones o errores que no se explican.

Dado que se puede hacer que una función de regresión lo suficientemente compleja se ajuste a prácticamente cualquier conjunto de datos, es necesario realizar más estudios para determinar si la función de regresión es, de hecho, útil para explicar la varianza del conjunto de datos. Por lo general, sin embargo, un valor más pequeño o más bajo para la suma residual de cuadrados es ideal en cualquier modelo, ya que significa que hay menos variación en el conjunto de datos. En otras palabras, cuanto menor sea la suma de los residuos al cuadrado, mejor será el modelo de regresión para explicar los datos.

Comparar cuentas de inversión Nombre del proveedor Descripción Divulgación del anunciante × Las ofertas que aparecen en esta tabla son de asociaciones de las cuales Investopedia recibe una compensación.

Términos relacionados

Cómo funciona la técnica estadística de suma de cuadrados La suma de cuadrados es una técnica estadística utilizada en el análisis de regresión para determinar la dispersión de los puntos de datos a partir de su valor medio. En un análisis de regresión, el objetivo es determinar qué tan bien se puede ajustar una serie de datos a una función que podría ayudar a explicar cómo se generó la serie de datos. más Cómo funciona el método de mínimos cuadrados El método de mínimos cuadrados es una técnica estadística para determinar la línea de mejor ajuste para un modelo, especificada por una ecuación con ciertos parámetros a los datos observados. más Cómo funciona el método del criterio de mínimos cuadrados El criterio de mínimos cuadrados es un método para medir la precisión de una línea al representar los datos que se usaron para generarla. Es decir, la fórmula determina la línea de mejor ajuste. más Cómo funciona la desviación estándar residual La desviación estándar residual es un término estadístico utilizado para describir la diferencia en las desviaciones estándar de los valores observados versus los valores pronosticados, como se muestra en un análisis de regresión. más Inside Data Science y sus aplicaciones La ciencia de datos se centra en la recopilación y aplicación de big data para proporcionar información significativa en la industria, la investigación y los contextos de la vida. más Econometrista Un econométrico utiliza las matemáticas y las estadísticas para modelar, estudiar y predecir la doctrina económica y el resultado. Los econométricos usan medidas estadísticas y otras medidas cuantitativas y fórmulas matemáticas para producir resultados objetivos en el estudio de la economía. más enlaces de socios