残差平方和（RSS）是多少？
残差平方和（RSS）是一种统计技术，用于测量回归模型未解释的数据集中的方差量。 回归是一种有助于确定因变量与一系列其他变化变量或自变量之间关系强度的度量。
残差平方和用于度量回归函数和数据集之间剩余的误差量。 较小的平方和残差表示回归函数。 残差平方和（也称为残差平方和）本质上决定了回归模型对模型中数据的解释或表示的程度。
重要要点
- 残差平方和（RSS）是一种统计技术，用于测量数据集的方差量，而回归模型无法解释该残差平方和。残差平方和是金融市场上正在复兴的许多统计属性之一。理想情况下，残差平方和在任何回归模型中应为较小或较低的值。
了解残差平方和（RSS）
金融市场越来越受到数量驱动。 因此，为了寻求优势，许多投资者正在使用先进的统计技术来帮助他们做出决定。 大数据，机器学习和人工智能应用进一步需要使用统计属性来指导当代投资策略。 残差平方和（或RSS统计）是享受复兴的众多统计属性之一。
投资者和投资组合经理使用统计模型来跟踪投资价格，并使用该数据预测未来的走势。 这项称为回归分析的研究可能涉及分析商品与从事该商品生产的公司的股票之间的价格变动关系。
任何模型的预测值和实际结果之间都可能存在差异。 尽管可以通过回归分析来解释方差，但是残差平方和表示未说明的方差或误差。
由于可以制作足够复杂的回归函数以几乎适合任何数据集，因此有必要进行进一步的研究以确定该回归函数是否实际上可用于解释数据集的方差。 但是，通常，对于任何模型，残差平方和的较小值或较低值都是理想的，因为这意味着数据集的变化较小。 换句话说，残差平方和越小，回归模型在解释数据方面越好。
