最小二乗基準

##最小二乗基準とは何ですか？

最小二乗基準は、直線の生成に使用されたデータを表す際に直線の精度を測定するために使用される式です。つまり、式によって最適な線が決まります。

この数式は、従属変数の動作を予測するために使用されます。このアプローチは、最小二乗回帰直線とも呼ばれます。

##最小二乗基準を理解する

最小二乗基準は、数学関数によって作成された二乗の合計を最小化することによって決定されます。二乗は、データポイントと回帰直線またはデータセットの平均値との間の距離を二乗することによって決定されます。

最小二乗分析は、グラフにプロットされたデータポイントのセットから始まります。独立変数は水平方向のx軸にプロットされ、従属変数は垂直方向のy軸にプロットされます。アナリストは最小二乗式を使用して、独立変数と従属変数の関係を説明する最も正確な直線を決定します。

###最小二乗の一般的な使用法

新しい金融工学技術に加えて計算能力の進歩により、最小二乗法の使用が増加し、その基本原理が拡張されました。

最小二乗法および関連する統計手法は、その受益者が常にそれらの使用を認識しているとは限らない場合でも、金融、経済学、および投資全体で一般的になっています。

たとえば、現在多くの投資プラットフォームで使用されているロボアドバイザーは、ポートフォリオを管理するためにモンテカルロシミュレーション手法を採用していますが、これは舞台裏で、それらを使用するアカウント所有者の目には見えません。

その他のアプリケーションには、リターン分布の時系列分析、経済予測と政策戦略、および高度なオプションモデリングが含まれます。

###最小二乗法は何を教えてくれますか？

数学者は、方程式を正確に解こうとする代わりに、最小二乗法を使用して近似値に到達します。これは最尤推定と呼ばれます。

最小二乗アプローチは、関数と関数が説明するデータポイントの間の距離を制限します。これは回帰分析で使用され、多くの場合、曲線がデータセットに適合される非線形回帰モデリングで使用されます。

数学者は、最小二乗法を使用して最尤推定値に到達します。

最小二乗アプローチは、回帰方程式を決定するための一般的な方法であり、応答変数と予測変数の関係について説明します。

関数を曲線に当てはめるときによく使用されるモデリング方法には、直線法、多項式法、対数法、およびガウス法があります。

線形または通常の最小二乗法は、観測データと実験データを分析するための最も単純で最も一般的に使用される線形回帰推定量です。与えられたデータポイントのセットを介して最適な直線を見つけます。

##ハイライト

-最小二乗の結果を使用して、データを要約し、同じグループまたはシステムからの関連しているが観測されていない値について予測を行うことができます。

-最小二乗基準法は、金融、経済、投資全体で使用されます。

-線の作成に使用されたデータを表す際に、線の精度を推定するために使用されます。