స్క్వేర్స్ యొక్క మిగిలిన మొత్తం (RSS) అంటే ఏమిటి?
రిగ్రెషన్ మోడల్ ద్వారా వివరించబడని డేటా సమితిలో వ్యత్యాసం మొత్తాన్ని కొలవడానికి ఉపయోగించే గణాంక సాంకేతికత అవశేష మొత్తం చతురస్రాలు (RSS). రిగ్రెషన్ అనేది ఒక ఆధారిత వేరియబుల్ మరియు ఇతర మారుతున్న వేరియబుల్స్ లేదా స్వతంత్ర వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాల బలాన్ని నిర్ణయించడంలో సహాయపడే కొలత.
చతురస్రాల యొక్క మిగిలిన మొత్తం రిగ్రెషన్ ఫంక్షన్ మరియు డేటా సెట్ మధ్య మిగిలి ఉన్న లోపం మొత్తాన్ని కొలుస్తుంది. చతురస్రాల సంఖ్య యొక్క చిన్న అవశేష మొత్తం రిగ్రెషన్ ఫంక్షన్‌ను సూచిస్తుంది. స్క్వేర్‌ల అవశేష మొత్తం-స్క్వేర్డ్ అవశేషాల మొత్తం అని కూడా పిలుస్తారు-ముఖ్యంగా రిగ్రెషన్ మోడల్ మోడల్‌లోని డేటాను ఎంతవరకు వివరిస్తుందో లేదా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుందో నిర్ణయిస్తుంది.
కీ టేకావేస్
- రిగ్రెషన్ మోడల్ ద్వారా వివరించబడని డేటా సమితిలో వ్యత్యాసం మొత్తాన్ని కొలవడానికి ఉపయోగించే ఒక గణాంక సాంకేతికత అవశేష మొత్తం చతురస్రాలు (ఆర్ఎస్ఎస్). ఆర్థిక మార్కెట్లలో పునరుజ్జీవనాన్ని అనుభవిస్తున్న అనేక గణాంక లక్షణాలలో చతురస్రాల అవశేష మొత్తం ఒకటి. ఆదర్శవంతంగా, స్క్వేర్డ్ అవశేషాల మొత్తం ఏదైనా రిగ్రెషన్ మోడల్‌లో చిన్న లేదా తక్కువ విలువగా ఉండాలి.
స్క్వేర్స్ యొక్క మిగిలిన మొత్తాన్ని అర్థం చేసుకోవడం (RSS)
ఆర్థిక మార్కెట్లు మరింత పరిమాణాత్మకంగా నడపబడుతున్నాయి; అందువల్ల, చాలా మంది పెట్టుబడిదారులు తమ నిర్ణయాలకు సహాయపడటానికి అధునాతన గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగిస్తున్నారు. పెద్ద డేటా, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనువర్తనాలు సమకాలీన పెట్టుబడి వ్యూహాలకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి గణాంక లక్షణాలను ఉపయోగించాల్సిన అవసరం ఉంది. చతురస్రాల యొక్క అవశేష మొత్తం-లేదా RSS గణాంకాలు - పునరుజ్జీవనాన్ని ఆస్వాదించే అనేక గణాంక లక్షణాలలో ఒకటి.
పెట్టుబడిదారుల ధరను తెలుసుకోవడానికి మరియు భవిష్యత్ కదలికలను అంచనా వేయడానికి ఆ డేటాను ఉపయోగించడానికి పెట్టుబడిదారులు మరియు పోర్ట్‌ఫోలియో నిర్వాహకులు గణాంక నమూనాలను ఉపయోగిస్తారు. రిగ్రెషన్ అనాలిసిస్ అని పిలువబడే అధ్యయనం - ఒక వస్తువు మరియు వస్తువుల ఉత్పత్తిలో నిమగ్నమైన కంపెనీల స్టాక్‌ల మధ్య ధరల కదలికలలోని సంబంధాన్ని విశ్లేషించడం.
ఏదైనా మోడల్ అంచనా వేసిన విలువలు మరియు వాస్తవ ఫలితాల మధ్య వ్యత్యాసాలను కలిగి ఉండవచ్చు. రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ ద్వారా వైవిధ్యాలు వివరించబడినప్పటికీ, మిగిలిన చతురస్రాల మొత్తం వివరించబడని వైవిధ్యాలు లేదా లోపాలను సూచిస్తుంది.
వాస్తవంగా ఏదైనా డేటా సమితికి దగ్గరగా ఉండేలా తగినంత సంక్లిష్టమైన రిగ్రెషన్ ఫంక్షన్ చేయవచ్చు కాబట్టి, డేటాసెట్ యొక్క వైవిధ్యాన్ని వివరించడంలో రిగ్రెషన్ ఫంక్షన్ ఉపయోగకరంగా ఉందో లేదో తెలుసుకోవడానికి మరింత అధ్యయనం అవసరం. అయితే, సాధారణంగా, చతురస్రాల యొక్క మిగిలిన మొత్తానికి చిన్న లేదా తక్కువ విలువ ఏ మోడల్‌లోనైనా అనువైనది ఎందుకంటే డేటా సమితిలో తక్కువ వైవిధ్యం ఉందని అర్థం. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, స్క్వేర్డ్ అవశేషాల మొత్తం తక్కువ, డేటాను వివరించడంలో రిగ్రెషన్ మోడల్ మంచిది.
