Hva er det minste kriteriet?
Det minste kvadratkriteriet er en formel som brukes til å måle nøyaktigheten til en rett linje ved å skildre dataene som ble brukt til å generere den. Det vil si at formelen bestemmer linjen med best passform.
Denne matematiske formelen brukes til å forutsi atferden til de avhengige variablene. Tilnærmingen kalles også den minste kvadraters regresjonslinje.
Forståelse av kriteriet for minste ruter
Det minste kvadratkriteriet bestemmes ved å minimere summen av kvadrater opprettet av en matematisk funksjon. Et kvadrat bestemmes ved å kvadratere avstanden mellom et datapunkt og regresjonslinjen eller middelverdien til datasettet.
En minste kvadratanalyse begynner med et sett med datapunkter plottet på en graf. Uavhengige variabler er plottet på den horisontale x-aksen, mens avhengige variabler er plottet på den vertikale y-aksen. Analytikeren bruker formelen med minst kvadrater for å bestemme den mest nøyaktige rette linjen som vil forklare forholdet mellom en uavhengig variabel og en avhengig variabel.
Vanlige bruksområder med minst kvadrater
Fremskritt innen datakraft i tillegg til nye teknologiteknikker har økt bruken av minst firkantede metoder og utvidet de grunnleggende prinsippene.
Viktige takeaways
- Den minste kvadratkriterimetoden brukes over hele økonomi, økonomi og investering. Den brukes til å estimere nøyaktigheten til en linje ved å skildre dataene som ble brukt til å lage den. De minste kvadratresultatene kan brukes til å oppsummere data og lage spådommer om relaterte men uobserverte verdier fra samme gruppe eller system.
Minstekvadrater og relaterte statistiske metoder har blitt vanlig gjennom økonomi, økonomi og investering, selv om mottakerne ikke alltid er klar over bruken.
For eksempel bruker Robo-rådgiverne som nå brukes av mange investeringsplattformer Monte Carlo simuleringsteknikker for å administrere porteføljer, selv om dette oppnås bak kulissene og utenfor synet av kontoinnehaverne som bruker dem.
Andre bruksområder inkluderer tidsserie-analyse av avkastningsfordelinger, økonomisk prognoser og politikkstrategi, og avansert opsjonsmodellering.
Hva forteller minste kvadrater deg?
I stedet for å prøve å løse en ligning nøyaktig, bruker matematikere metoden minst kvadrater for å komme til en nær tilnærming. Dette blir referert til som et estimat for maksimal sannsynlighet.
Den minste kvadrat-tilnærmingen begrenser avstanden mellom en funksjon og datapunktene som funksjonen forklarer. Det brukes i regresjonsanalyse, ofte i ikke-lineær regresjonsmodellering der en kurve passer inn i et sett med data.
Matematikere bruker metoden med minst kvadrater for å oppnå et estimat for maksimal sannsynlighet.
Den minste kvadrat-tilnærmingen er en populær metode for å bestemme regresjonsligninger, og den forteller deg om forholdet mellom responsvariabler og prediktorvariabler.
Modelleringsmetoder som ofte brukes når en funksjon tilpasses en kurve inkluderer rettlinjet metode, polynommetoden, den logaritmiske metoden og den Gaussiske metoden.
Lineære eller vanlige minste kvadrater er den enkleste og mest brukte lineære regresjonsestimatoren for analyse av observasjons- og eksperimentelle data. Den finner en rett linje som passer best gjennom et sett med gitte datapunkter.
