Aká je línia najlepšieho nasadenia
Čiara, ktorá sa najlepšie hodí, sa týka čiary cez rozptyl dátových bodov, ktorý najlepšie vyjadruje vzťah medzi týmito bodmi. Štatistici zvyčajne používajú metódu najmenších štvorcov na dosiahnutie geometrickej rovnice pre priamku, buď manuálnymi výpočtami alebo softvérom na regresnú analýzu. Priama čiara bude výsledkom jednoduchej lineárnej regresnej analýzy dvoch alebo viacerých nezávislých premenných. Regresia zahŕňajúca viac súvisiacich premenných môže v niektorých prípadoch viesť k zakrivenej čiare.
Najlepšia voľba
Základy línie najlepšieho nasadenia
Línia najlepšieho nasadenia je jedným z najdôležitejších výstupov regresnej analýzy. Regresia znamená kvantitatívne meranie vzťahu medzi jednou alebo viacerými nezávislými premennými a výslednou závislou premennou. Regresia je užitočná pre odborníkov v širokej škále oblastí od vedy a verejnej služby až po finančnú analýzu.
Na vykonanie regresnej analýzy štatistik zhromažďuje súbor dátových bodov, z ktorých každý obsahuje kompletnú sadu závislých a nezávislých premenných. Napríklad závislou premennou by mohla byť cena akcií spoločnosti a nezávislými premennými by mohli byť index Standard and Poor's 500 a národná miera nezamestnanosti za predpokladu, že zásoby nie sú uvedené v S&P 500. Súbor vzoriek by mohol byť každý z nich tri súbory údajov za posledných 20 rokov.
Na grafe by sa tieto údajové body javili ako bodový graf, súbor bodov, ktoré sa môžu, ale nemusia javiť ako usporiadané pozdĺž žiadnej priamky. Ak je viditeľný lineárny obrazec, je možné nakresliť čiaru, ktorá najlepšie vyhovuje a ktorá minimalizuje vzdialenosť týchto bodov od tejto čiary. Ak nie je vizuálne zrejmá žiadna organizujúca os, môže regresná analýza vygenerovať čiaru založenú na metóde najmenších štvorcov. Táto metóda vytvára čiaru, ktorá minimalizuje štvorcovú vzdialenosť každého bodu od priamky najlepšej zhody.
Na určenie vzorca pre tento riadok štatistik vkladá tieto tri výsledky za posledných 20 rokov do regresnej softvérovej aplikácie. Softvér vytvára lineárny vzorec, ktorý vyjadruje príčinný vzťah medzi S&P 500, mierou nezamestnanosti a cenou akcií príslušnej spoločnosti. Táto rovnica je vzorec pre najlepšiu líniu. Je to prediktívny nástroj, ktorý poskytuje analytikom a obchodníkom mechanizmus projektovania budúcej ceny akcií firmy na základe týchto dvoch nezávislých premenných.
Linka najlepšej fit rovnice a jej zložiek
Regresia s dvoma nezávislými premennými, ako je príklad uvedený vyššie, vytvorí vzorec s touto základnou štruktúrou:
y = c + bl (x 1) + b2 (x 2)
V tejto rovnici y je závislá premenná, c je konštanta, bl je prvý regresný koeficient a x 1 je prvá nezávislá premenná. Druhý koeficient a druhá nezávislá premenná sú b2 a x 2. Z vyššie uvedeného príkladu by cena akcií bola y, S&P 500 by bola x 1 a miera nezamestnanosti by bola x 2. Koeficient každej nezávislej premennej predstavuje stupeň zmeny v y pre každú ďalšiu jednotku v tejto premennej. Ak sa S&P 500 zvýši o jednu, výsledná cena y alebo akcie sa zvýši o sumu koeficientu. To isté platí pre druhú nezávislú premennú, mieru nezamestnanosti. V jednoduchej regresii s jednou nezávislou premennou je tento koeficient sklonom najlepšej zhody. V tomto príklade alebo akejkoľvek regresii s dvoma nezávislými premennými je sklon zmesou dvoch koeficientov. Konštanta c je priesečník y priamky, ktorá sa najlepšie hodí.
Kľúčové jedlá
- Line of Best Fit sa používa na vyjadrenie vzťahu v rozptylovom grafe rôznych dátových bodov. Je výstupom regresnej analýzy a môže sa použiť ako predikčný nástroj pre ukazovatele a cenové pohyby.
![Rad najvhodnejších Rad najvhodnejších](https://img.icotokenfund.com/img/img/blank.jpg)