Mažiausių kvadratų kriterijus
Mažiausių kvadratų kriterijus yra formulė, naudojama išmatuoti tiesės tikslumą vaizduojant duomenis, kurie buvo naudojami jai generuoti. Tai yra, formulė nustato tinkamiausią liniją.
Ši matematinė formulė naudojama numatyti priklausomų kintamųjų elgseną. Šis metodas taip pat vadinamas mažiausių kvadratų regresijos linija.
Mažiausių kvadratų kriterijaus supratimas
Mažiausių kvadratų kriterijus nustatomas sumažinus matematikos funkcijos sukuriamą kvadratų sumą. Kvadratas nustatomas dalijant atstumą tarp duomenų taško ir regresijos tiesės arba duomenų rinkinio vidutinę vertę.
Mažiausių kvadratų analizė prasideda duomenų taškų rinkinyje, nubraižytame diagramoje. Nepriklausomi kintamieji nubraižomi ant horizontalios x ašies, o priklausomi kintamieji nubraižomi ant vertikalios y ašies. Analitikas naudoja mažiausių kvadratų formulę, kad nustatytų kuo tikslesnę tiesę, kuri paaiškins ryšį tarp nepriklausomo kintamojo ir priklausomo kintamojo.
Įprasti mažiausių kvadratų naudojimo būdai
Pažanga skaičiavimo galioje, be naujų finansų inžinerijos metodų, padidino mažiausio kvadrato metodo naudojimą ir išplėtė jo pagrindinius principus.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Mažiausių kvadratų kriterijaus metodas naudojamas visose finansų, ekonomikos ir investavimo srityse.
- Jis naudojamas linijos tikslumui įvertinti vaizduojant duomenis, kurie buvo naudojami kuriant liniją.
- Mažiausių kvadratų rezultatai gali būti naudojami duomenų apibendrinimui ir prognozėms apie susijusias, bet neprižiūrimas tos pačios grupės ar sistemos vertes.
Mažiausi kvadratai ir susiję statistiniai metodai tapo įprasti finansuose, ekonomikoje ir investuojant, net jei naudos gavėjai ne visada žino apie jų naudojimą.
Pavyzdžiui, „Robo“ patarėjai, kuriuos dabar naudoja daugybė investavimo platformų, portfeliams valdyti naudoja Monte Karlo modeliavimo metodus, nors tai daroma užkulisiuose ir nenaudojant juos naudojančių sąskaitos savininkų.
Kitos programos apima grąžos paskirstymo laiko eilučių analizę, ekonomikos prognozavimą ir politikos strategiją bei išplėstinį pasirinkimo modeliavimą.
Ką tau sako mažiausiai kvadratų?
Užuot bandę tiksliai išspręsti lygtį, matematikai naudoja mažiausių kvadratų metodą, kad pasiektų artimąjį apytikslį. Tai vadinama didžiausios tikimybės įvertinimu.
Mažiausių kvadratų artėjimas riboja atstumą tarp funkcijos ir duomenų taškų, kuriuos funkcija paaiškina. Jis naudojamas regresinėje analizėje, dažnai netiesiniame regresijos modeliuose, kai kreivė dera prie duomenų rinkinio.
Matematikai naudoja mažiausių kvadratų metodą, kad gautų didžiausios tikimybės įvertinimą.
Mažiausių kvadratų metodas yra populiarus metodas regresijos lygtims nustatyti. Jame pasakojama apie santykį tarp atsako kintamųjų ir prognozuojamųjų kintamųjų.
Modeliavimo metodai, kurie dažnai naudojami priderinant funkciją prie kreivės, apima tiesinės linijos metodą, polinominį metodą, logaritminį metodą ir Gauso metodą.
Tiesiniai arba paprasti mažiausi kvadratai yra paprasčiausias ir dažniausiai naudojamas tiesinės regresijos įvertis analizuojant ir eksperimentinius duomenis. Ji nustato tiesią liniją, kuri geriausiai tinka per pateiktų duomenų taškų rinkinį.
Palyginkite investicinių sąskaitų teikėjo pavadinimą Aprašymas Skelbėjo informacijos atskleidimas × Šioje lentelėje pateikti pasiūlymai yra iš partnerystės, iš kurios „Investopedia“ gauna kompensaciją.