residual sum of squares是殘差平方和,是FRM考試的金融知識點,備考中考生一定要對相關內容有所掌握!

residual sum of squares殘差平方和是在線性模型中衡量模型擬合程度的一個量,用連續曲線近似地刻畫或比擬平面上離散點組,以表示坐標之間函數關系的一種數據處理方法。>>>點擊領取2021年FRM備考資料大禮包(戳我免·費領?。?/span>

為了明確解釋變量和隨機誤差各產生的效應是多少,統計學上把數據點與它在回歸直線上相應位置的差異稱為殘差,把每個殘差平方之后加起來 稱為殘差平方和,它表示隨機誤差的效應。一組數據的殘差平方和越小,其擬合程度越好。

residual sum of squares殘差平方和性質:

解釋變量與殘差平方和掃碼抽獎

殘差平方和RSS具有以下性質:

性質1 只有常數項沒有其他解釋變量的回歸方程的RSS和TSS相等,其決定系數為0。

性質2 增加解釋變量必然導致RSS減小。因此,如果想降低RSS,只要在回歸方程中盡可能地加入解釋變量就能達到目的。【資料下載】點擊下載融躍教育FRM二級學習計劃

性質3 包含常數項全部解釋變量的個數K等于樣本數n時,RSS為0,決定系數為1。

F檢驗和t檢驗之間的關系

在一些場合t檢驗不僅可以進行雙側檢驗,也可以進行單側檢驗。而F檢驗沒有單側和雙側的區別。當進行雙側檢驗的時候兩種檢驗的P值相同。

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