Apa itu Jumlah Sisa Kuadrat?
Residual Sum of Squares (RSS) adalah metode statistik yang membantu mengidentifikasi tingkat perbedaan dalam kumpulan data yang tidak diprediksi oleh model regresi. Dengan demikian, ini mengukur varians nilai data yang diamati jika dibandingkan dengan nilai prediksinya sesuai model regresi. Oleh karena itu, RSS menunjukkan apakah model regresi cocok dengan dataset sebenarnya atau tidak.
tautan atribusi
Juga disebut sebagai Sum of Squared Errors (SSE), RSS diperoleh dengan menambahkan kuadrat residu. Residual adalah penyimpangan yang diproyeksikan dari nilai data aktual dan mewakili kesalahan dalam regresi Regresi Analisis Regresi adalah pendekatan statistik untuk mengevaluasi hubungan antara 1 variabel dependen & 1 atau lebih variabel independen. Ini banyak digunakan dalam sektor investasi & pembiayaan untuk meningkatkan produk & layanan lebih lanjut. baca lebih lanjut estimasi model. RSS yang lebih rendah menunjukkan bahwa model regresi cocok dengan data dengan baik dan memiliki variasi data yang minimal. Dalam keuanganKeuanganKeuangan adalah istilah luas yang pada dasarnya mengacu pada pengelolaan uang atau penyaluran uang untuk berbagai tujuan. Baca lebih lanjut, investor menggunakan RSS untuk melacak perubahan harga saham untuk memprediksi pergerakan harganya di masa depan.
Takeaway kunci
- Residual Sum of Squares (RSS) adalah metode statistik yang digunakan untuk mengukur penyimpangan dalam kumpulan data yang tidak dijelaskan oleh model regresi.
- Residual atau error adalah selisih antara nilai observasi aktual dan prediksi.
- Jika nilai RSS rendah, berarti data sesuai dengan model estimasi dengan baik, menunjukkan varians paling kecil. Jika nol, model sangat cocok dengan data, tidak memiliki varian sama sekali.
- Ini membantu pelaku pasar saham untuk menilai pergerakan harga saham di masa depan dengan memantau fluktuasi harga saham.
Jumlah Sisa Kuadrat Dijelaskan
RSS adalah salah satu jenis Sum of Squares (SS) – dua sisanya adalah Total Sum of Squares (TSS) dan Sum of Squares due to Regression (SSR) atau Explained Sum of Squares (ESS). Jumlah kuadrat adalah ukuran statistik yang melaluinya penyebaran data Dispersi Dalam statistik, penyebaran (atau penyebaran) adalah cara untuk menggambarkan jangkauan distribusi data di sekitar nilai atau titik pusat. Ini membantu dalam memahami distribusi data. Baca lebih lanjut dinilai untuk menentukan seberapa cocok data dengan model dalam analisis regresi.
Sementara TSS mengukur variasi nilai variabel yang diamati sehubungan dengan rata-rata sampelnya, SSR atau ESS menghitung deviasi antara nilai estimasi dan nilai rata-rata variabel yang diamati. Jika TSS sama dengan SSR, itu berarti model regresi sangat cocok untuk data karena mencerminkan semua variabilitas dalam data aktual.
tautan atribusi
Di sisi lain, RSS mengukur tingkat variabilitas data observasi yang tidak ditunjukkan oleh model regresi. Untuk menghitung RSS, pertama-tama temukan tingkat kesalahan atau residu model dengan mengurangkan nilai aktual yang diamati dari nilai estimasi. Kemudian, kuadratkan dan tambahkan semua nilai kesalahan untuk mendapatkan RSS.
Semakin rendah error dalam model, semakin baik prediksi regresinya. Dengan kata lain, RSS yang lebih rendah menandakan bahwa model regresi menjelaskan data dengan lebih baik, menunjukkan varian yang paling kecil. Ini berarti model cocok dengan data dengan baik. Demikian juga, jika nilainya nol, dianggap paling cocok tanpa varian.
Perhatikan bahwa RSS tidak mirip dengan R-SquaredR-SquaredR-squared ( R2 atau Koefisien Determinasi) adalah ukuran statistik yang menunjukkan tingkat variasi dalam variabel dependen karena variabel independen.baca lebih lanjut. Sementara yang pertama menentukan jumlah variasi yang tepat, R-kuadrat adalah jumlah variasi yang ditentukan sehubungan dengan proporsi variasi total.
Jumlah Sisa Kuadrat dalam Keuangan
Perbedaan yang terdeteksi dalam kumpulan data melalui RSS menunjukkan apakah data cocok atau tidak sesuai dengan model regresi. Dengan demikian, ini membantu pasar sahamPasar sahamPasar saham bekerja berdasarkan prinsip dasar mencocokkan penawaran dan permintaan melalui proses lelang di mana investor bersedia membayar jumlah tertentu untuk suatu aset, dan mereka bersedia menjual sesuatu yang mereka miliki dengan harga tertentu. read more pemain untuk memahami fluktuasi yang terjadi pada harga aset, membiarkan mereka menilai pergerakan harga mereka di masa depan.
Fungsi regresi dibentuk untuk memprediksi pergerakan harga saham. Tapi manfaat dari model regresi ini tergantung pada apakah mereka menjelaskan dengan baik varian harga saham. Namun, jika terdapat kesalahan atau residual dalam model yang tidak dapat dijelaskan oleh regresi, maka model tersebut mungkin tidak berguna dalam memprediksi pergerakan saham di masa mendatang.
Akibatnya, para investor dan pengelola uang mendapatkan kesempatan untuk membuat keputusan terbaik dan terinformasi dengan baik menggunakan RSS. Selain itu, RSS juga memungkinkan pembuat kebijakan menganalisis berbagai variabel yang mempengaruhi stabilitas ekonomi suatu negara dan membingkai model ekonomi yang sesuai.
Rumus
Berikut adalah rumus untuk menghitung jumlah sisa kuadrat:
Di mana,
Contoh Perhitungan
Mari kita pertimbangkan contoh jumlah kuadrat sisa berikut berdasarkan kumpulan data di bawah ini:
Varian absolut dapat dengan mudah ditemukan dengan menerapkan rumus RSS di atas:
= {1 – [1+(2*0)]} 2 + {2 – [1+(2*1)]} 2 + {6 – [1+(2*2)]} 2 + {8 – [ 1+(2*3)]} 2
= 0+1+1+1 = 3
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Apa itu Jumlah Residu Kuadrat (RSS)?
RSS adalah metode statistik yang digunakan untuk mendeteksi tingkat perbedaan dalam kumpulan data yang tidak diungkapkan oleh regresi. Jika jumlah residual kuadrat menghasilkan angka yang lebih rendah, itu menandakan bahwa model regresi menjelaskan data lebih baik daripada ketika hasilnya lebih tinggi. Faktanya, jika nilainya nol, itu dianggap paling cocok tanpa kesalahan sama sekali.
Apa perbedaan antara ESS dan RSS?
ESS adalah singkatan dari Explained Sum of Squares, yang menandai variasi data yang dijelaskan oleh model regresi. Di sisi lain, Residual Sum of Squares (RSS) mendefinisikan variasi yang ditandai oleh perbedaan dalam kumpulan data yang tidak dijelaskan oleh model estimasi.
Apa perbedaan TSS dan RSS?
Total Sum of Squares (TSS) menentukan variasi dalam nilai yang diamati atau kumpulan data dari rata-rata. Sebaliknya, Residual Sum of Squares (RSS) menilai kesalahan atau perbedaan dalam data yang diamati dan data yang dimodelkan.
Artikel yang Direkomendasikan
Ini telah menjadi panduan untuk apa itu Residual Sum of Squares. Berikut kami jelaskan cara menghitung residual sum of squares dalam regresi beserta rumus & contohnya. Anda dapat mempelajarinya lebih lanjut dari artikel berikut –
- Regresi Kuadrat Terkecil Regresi Kuadrat TerkecilAkar kuadrat VBA adalah fungsi matematika/trigon excel yang mengembalikan akar kuadrat dari angka yang dimasukkan. Terminologi yang digunakan untuk fungsi akar kuadrat ini adalah SQRT. Misalnya, pengguna dapat menentukan akar kuadrat dari 70 sebagai 8,366602 menggunakan fungsi VBA ini.baca lebih lanjut
- Gradient BoostingGradient BoostingGradient Boosting adalah sistem peningkatan pembelajaran mesin, mewakili pohon keputusan untuk data yang besar dan kompleks. Itu bergantung pada anggapan bahwa model berikutnya yang mungkin akan meminimalkan kesalahan prediksi kotor jika digabungkan dengan rangkaian model sebelumnya.baca lebih lanjut
- Garis RegresiGaris RegresiGaris regresi menunjukkan hubungan linier antara variabel dependen pada sumbu y dan variabel independen pada sumbu x. Korelasi dibentuk dengan menganalisis pola data yang dibentuk oleh variabel-variabel tersebut.baca lebih lanjut
