En Uygun Çizgi
En Uygun Çizgi Nedir?
En uygun çizgi, bu noktalar arasındaki ilişkiyi en iyi ifade eden veri noktalarının dağılım grafiğinden geçen bir çizgiyi ifade eder. İstatistikçiler, ya manuel hesaplamalar ya da regresyon analizi yazılımı yoluyla, çizginin geometrik denklemine ulaşmak için tipik olarak en küçük kareler yöntemini kullanırlar. Düz bir çizgi, iki veya daha fazla bağımsız değişkenin basit bir doğrusal regresyon analizinden kaynaklanacaktır. Birden çok ilişkili değişkeni içeren bir regresyon, bazı durumlarda eğri bir çizgi üretebilir.
En İyi Uyum Hattının Temelleri
En iyi uyum çizgisi, regresyon analizinin en önemli çıktılarından biridir. Regresyon, bir veya daha fazla bağımsız değişken ile sonuçta ortaya çıkan bir bağımlı değişken arasındaki ilişkinin nicel bir ölçüsünü ifade eder. Regresyon, bilim ve kamu hizmetlerinden finansal analize kadar çok çeşitli alanlardaki profesyoneller için faydalıdır.
Bir regresyon analizi gerçekleştirmek için bir istatistikçi, her biri tam bir bağımlı ve bağımsız değişkenler kümesini içeren bir dizi veri noktası toplar. Örneğin, bağımlı değişken bir firmanın hisse senedi fiyatı olabilir ve bağımsız değişkenler Standard and Poor's 500 endeksi ve hisse senedinin S&P 500'de listelenmediğini varsayarak ulusal işsizlik oranı olabilir. Örnek set bunlardan her biri olabilir. son 20 yıl için üç veri seti.
Bir grafikte, bu veri noktaları, herhangi bir çizgi boyunca düzenlenmiş gibi görünen veya görünmeyen bir dizi nokta olan dağılım grafiği olarak görünür. Doğrusal bir desen belirginse, bu noktaların o çizgiden uzaklığını en aza indiren en uygun çizgiyi çizmek mümkün olabilir. Görsel olarak belirgin bir düzenleme ekseni yoksa, regresyon analizi en küçük kareler yöntemine dayalı bir çizgi oluşturabilir . Bu yöntem, her noktanın en uygun çizgiden kare uzaklığını en aza indiren çizgiyi oluşturur.
Bu satırın formülünü belirlemek için istatistikçi, son 20 yılın bu üç sonucunu bir regresyon yazılımı uygulamasına girer. Yazılım, S&P 500, işsizlik oranı ve söz konusu şirketin hisse senedi fiyatı arasındaki nedensel ilişkiyi ifade eden doğrusal bir formül üretir. Bu denklem, en uygun çizginin formülüdür. Analistlere ve tüccarlara, firmanın gelecekteki hisse senedi fiyatını bu iki bağımsız değişkene dayalı olarak tahmin etme mekanizması sağlayan bir tahmin aracıdır.
En Uygun Denklemin Doğrusu ve Bileşenleri
Yukarıda tartışılan örnek gibi iki bağımsız değişkenli bir regresyon, bu temel yapıya sahip bir formül üretecektir:
y= c + b1(x1) + b2(x2)
Bu denklemde y bağımlı değişken, c sabit, b1 birinci regresyon katsayısı ve x1 birinci bağımsız değişkendir. İkinci katsayı ve ikinci bağımsız değişken b2 ve x2'dir. Yukarıdaki örnekten yola çıkarak, hisse senedi fiyatı y, S&P 500 x1 ve işsizlik oranı x2 olacaktır. Her bağımsız değişkenin katsayısı, o değişkendeki her bir ek birim için y'deki değişim derecesini temsil eder. S&P 500 bir artarsa, ortaya çıkan y veya hisse fiyatı katsayı miktarı kadar artacaktır. Aynı durum ikinci bağımsız değişken olan işsizlik oranı için de geçerlidir. Bir bağımsız değişkenli basit bir regresyonda, bu katsayı en uygun doğrunun eğimidir. Bu örnekte veya iki bağımsız değişkenli herhangi bir regresyonda eğim, iki katsayının bir karışımıdır. Sabit c, en uygun doğrunun y-kesişimidir.
Öne Çıkanlar
En İyi Uyum Çizgisi, farklı veri noktalarından oluşan bir dağılım grafiğindeki bir ilişkiyi ifade etmek için kullanılır.
Regresyon analizinin bir çıktısıdır ve göstergeler ve fiyat hareketleri için bir tahmin aracı olarak kullanılabilir.
