Kriteria kuadrat terkecil
Apa Kriteria kuadrat terkecil?
Kriteria kuadrat terkecil adalah rumus yang digunakan untuk mengukur keakuratan garis lurus dalam menggambarkan data yang digunakan untuk menghasilkannya. Artinya, rumus menentukan garis yang paling cocok.
Rumus matematika ini digunakan untuk memprediksi perilaku variabel dependen. Pendekatan tersebut disebut juga dengan garis regresi kuadrat terkecil.
Memahami Kriteria Kuadrat Terkecil
Kriteria kuadrat terkecil ditentukan dengan meminimalkan jumlah kuadrat yang dibuat oleh fungsi matematika. Persegi ditentukan dengan mengkuadratkan jarak antara titik data dan garis regresi atau nilai rata-rata kumpulan data.
Analisis kuadrat terkecil dimulai dengan sekumpulan titik data yang diplot pada grafik. Variabel independen diplot pada sumbu x horizontal sedangkan variabel dependen diplot pada sumbu y vertikal. Analis menggunakan rumus kuadrat terkecil untuk menentukan garis lurus paling akurat yang akan menjelaskan hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat.
Penggunaan Umum Kotak Terkecil
Kemajuan dalam daya komputasi selain teknik rekayasa keuangan baru telah meningkatkan penggunaan metode kuadrat terkecil dan memperluas prinsip dasarnya.
Poin Penting
- Metode kriteria kuadrat terkecil digunakan di seluruh bidang keuangan, ekonomi, dan investasi.
- Ini digunakan untuk memperkirakan keakuratan garis dalam menggambarkan data yang digunakan untuk membuatnya.
- Hasil kuadrat terkecil dapat digunakan untuk meringkas data dan membuat prediksi tentang nilai terkait tetapi tidak teramati dari grup atau sistem yang sama.
Kuadrat terkecil dan metode statistik terkait telah menjadi hal biasa di seluruh bidang keuangan, ekonomi, dan investasi, bahkan jika penerima manfaatnya tidak selalu menyadari penggunaannya.
Misalnya, Robo-advisor yang sekarang digunakan oleh banyak platform investasi menggunakan teknik simulasi Monte Carlo untuk mengelola portofolio, meskipun ini dilakukan di belakang layar dan tidak terlihat oleh pemegang akun yang menggunakannya.
Aplikasi lain termasuk analisis time-series distribusi pengembalian, peramalan ekonomi dan strategi kebijakan, dan pemodelan opsi lanjutan.
Apa yang Dikatakan oleh Least Squares?
Alih-alih mencoba menyelesaikan persamaan dengan tepat, ahli matematika menggunakan metode kuadrat terkecil untuk mencapai perkiraan yang mendekati. Ini disebut sebagai perkiraan kemungkinan maksimum.
Pendekatan kuadrat terkecil membatasi jarak antara fungsi dan titik data yang dijelaskan oleh fungsi tersebut. Ini digunakan dalam analisis regresi, sering kali dalam pemodelan regresi nonlinier di mana kurva disesuaikan dengan sekumpulan data.
Referensi cepat
Matematikawan menggunakan metode kuadrat terkecil untuk mendapatkan perkiraan kemungkinan maksimum.
Pendekatan kuadrat terkecil adalah metode populer untuk menentukan persamaan regresi, dan ini memberi tahu Anda tentang hubungan antara variabel respons dan variabel prediktor.
Metode pemodelan yang sering digunakan untuk menyesuaikan suatu fungsi dengan kurva antara lain metode garis lurus, metode polinomial , metode logaritmik, dan metode Gaussian.
Kuadrat terkecil linier atau biasa adalah penaksir regresi linier yang paling sederhana dan paling umum digunakan untuk menganalisis data observasi dan eksperimental. Ia menemukan garis lurus yang paling cocok melalui serangkaian titik data yang diberikan.