La suma residual de cuadrados es una técnica estadística utilizada para medir la cantidad de varianza en un conjunto de datos que no se explica mediante 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 independientes.
La suma residual de los cuadrados mide la cantidad de error que queda entre la función de regresión y el conjunto de datos. Una cifra menor de la suma residual de cuadrados representa una función de regresión. La suma residual de los cuadrados -también conocida como la suma de los residuos al cuadrado- determina esencialmente lo bien que un modelo de regresión explica o representa los datos en el modelo.
Conceptos Clave
La suma residual de cuadrados es una técnica estadística utilizada para medir la cantidad de varianza en un conjunto de datos que no se explica con un modelo de regresión.
La suma residual de los cuadrados es una de las muchas propiedades estadísticas que están experimentando un renacimiento en los mercados financieros.
Lo ideal sería que la suma de residuos al cuadrado fuera un valor menor o más bajo en cualquier modelo de regresión.
Entendiendo la Suma de Cuadrados Residual
Los mercados financieros están cada vez más impulsados cuantitativamente; por ello, en busca de una ventaja, muchos inversores están utilizando técnicas estadísticas avanzadas para ayudar en sus decisiones. Los grandes datos, el aprendizaje de las máquinas y las aplicaciones de inteligencia artificial requieren además 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 están disfrutando de un renacimiento.
Los inversores y los gestores de carteras utilizan modelos estadísticos para seguir el precio de una inversión y utilizan esos datos para predecir los movimientos futuros. El estudio -llamado análisis de regresión- puede implicar 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 predichos y los resultados reales. Aunque las variaciones pueden ser explicadas por el análisis de regresión, la suma residual de los cuadrados representa las variaciones o errores que no se explican.
Dado que se puede hacer una función de regresión suficientemente compleja para ajustarse estrechamente a prácticamente cualquier conjunto de datos, es necesario seguir estudiando para determinar si la función de regresión es, de hecho, útil para explicar la varianza del conjunto de datos. Sin embargo, normalmente un valor más pequeño o más bajo de la suma residual de los cuadrados es ideal en cualquier modelo, ya que significa que hay menos variación en el conjunto de datos. En otras palabras, cuanto más baja sea la suma de los residuos al cuadrado, mejor será el modelo de regresión para explicar los datos.
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