স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশ (আরএসএস) কী?
স্কোয়ারের একটি অবশিষ্ট অংশ (আরএসএস) এমন একটি পরিসংখ্যান কৌশল যা কোনও ডাটা সেটে বৈকল্পিকতার পরিমাণ পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয় যা কোনও রিগ্রেশন মডেল দ্বারা ব্যাখ্যা করা হয়নি। রিগ্রেশন এমন একটি পরিমাপ যা নির্ভরশীল ভেরিয়েবল এবং বিভিন্ন পরিবর্তনশীল ভেরিয়েবল বা স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলির একটি সিরিজের মধ্যে সম্পর্কের শক্তি নির্ধারণে সহায়তা করে।
স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশগুলি রিগ্রেশন ফাংশন এবং ডেটা সেটের মধ্যে থাকা ত্রুটির পরিমাণকে পরিমাপ করে। বর্গক্ষেত্রের চিত্রের একটি ছোট্ট অবশিষ্টাংশ একটি রিগ্রেশন ফাংশনকে উপস্থাপন করে। স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশের যোগফল sum যা স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশের যোগফল হিসাবেও পরিচিত – এটি প্রয়োজনীয়ভাবে নির্ধারণ করে যে কোনও রিগ্রেশন মডেল মডেলটির ডেটা ব্যাখ্যা করে বা উপস্থাপন করে।
কী Takeaways
- স্কোয়ারের একটি অবশিষ্ট অংশ (আরএসএস) এমন একটি পরিসংখ্যান কৌশল যা একটি ডেটা সেটে বৈচিত্রের পরিমাণ পরিমাপ করার জন্য ব্যবহৃত হয় যা কোনও রিগ্রেশন মডেল দ্বারা ব্যাখ্যা করা হয় না squ স্কয়ারগুলির অবশিষ্টাংশগুলি আর্থিক বাজারগুলিতে একটি নবজাগরণ উপভোগকারী অনেক পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি। আদর্শভাবে, স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশের যোগফল যেকোন রিগ্রেশন মডেলটিতে একটি ছোট বা নিম্ন মানের হওয়া উচিত।
স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশের সমষ্টি (আরএসএস) বোঝা
আর্থিক বাজারগুলি ক্রমবর্ধমান পরিমাণগতভাবে চালিত হয়ে উঠেছে; যেমন, একটি প্রান্তের সন্ধানে, অনেক বিনিয়োগকারী তাদের সিদ্ধান্তে সহায়তা করার জন্য উন্নত পরিসংখ্যান কৌশল ব্যবহার করছেন। বড় ডেটা, মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সমসাময়িক বিনিয়োগের কৌশলগুলিতে গাইড করতে পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলির আরও প্রয়োজনীয়তা প্রয়োজন। স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশ – বা আরএসএসের পরিসংখ্যান many অনেকগুলি পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যের মধ্যে একটি যা পুনর্জাগরণ উপভোগ করে।
পরিসংখ্যান সংক্রান্ত মডেলগুলি বিনিয়োগের এবং পোর্টফোলিও পরিচালকদের দ্বারা বিনিয়োগের মূল্য ট্র্যাক করতে এবং সেই ডেটা ব্যবহার করে ভবিষ্যতের আন্দোলনের পূর্বাভাস দেয়। অধ্যয়ন - যাকে বলা হয় রিগ্রেশন অ্যানালাইসিস a কোনও পণ্য এবং পণ্য উৎপাদনে নিয়োজিত সংস্থাগুলের শেয়ারের মধ্যে দামের চলাচলের সম্পর্ক বিশ্লেষণের সাথে জড়িত থাকতে পারে।
পূর্বাভাসিত মান এবং প্রকৃত ফলাফলের মধ্যে যে কোনও মডেলের বৈচিত্র থাকতে পারে। যদিও বৈকল্পিকতাগুলি রিগ্রেশন বিশ্লেষণ দ্বারা ব্যাখ্যা করা যেতে পারে তবে স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশগুলি বর্ণগুলি বা ত্রুটিগুলি উপস্থাপন করে যা ব্যাখ্যা করা হয়নি।
যেহেতু যথেষ্ট জটিল রিগ্রেশন ফাংশনটি কার্যত কোনও ডেটা সেটকে ঘনিষ্ঠভাবে মাপসই করার জন্য তৈরি করা যায়, তাই রিগ্রেশন ফাংশনটি ডেটাসেটের বৈচিত্র্য ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে কার্যকরী কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য আরও অধ্যয়ন করা প্রয়োজন। সাধারণত, তবে, স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশের জন্য একটি ছোট বা নিম্ন মানের কোনও মডেলের ক্ষেত্রে আদর্শ কারণ এর অর্থ ডেটা সেটে কম বৈচিত্র রয়েছে। অন্য কথায়, স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশের যোগফল যত কম হবে, তথ্য ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে রিগ্রেশন মডেলটি তত ভাল।
