'En İyi Uyum Hattı' nedir?

En iyi uyum çizgisi, bu noktalar arasındaki ilişkiyi en iyi ifade eden veri noktalarının dağılım grafiğinde bir çizgiyi ifade eder. İstatistikçiler genellikle, manuel hesaplamalar veya regresyon analizi yazılımı olmak üzere, çizgi için geometrik denklemlere ulaşmak için en küçük kareler yöntemini kullanırlar. Düz bir çizgi, iki veya daha fazla bağımsız değişkenin basit bir doğrusal regresyon  Seo hizmeti kaynaklanır. Birden çok ilgili değişkenleri içeren bir regresyon, bazı durumlarda kavisli bir çizgi oluşturabilir.

Sıradaki

GERILEME

EN KÜÇÜK KARELER YÖNTEMI

DOĞRUSAL OLMAYAN REGRESYON

HATA VADELI

'En İyi Uyum Hattı' AŞAĞI

En iyi uyum çizgisi, regresyon analizinin en önemli çıktılarından biridir . Regresyon, bir veya daha fazla bağımsız değişken ile sonuç bağımlı bağımlı değişken arasındaki ilişkinin niceliksel bir ölçüsünü ifade eder. Regresyon, bilim ve kamu hizmetlerinden finansal analize kadar geniş bir alanda profesyonellere kullanılmaktadır.

Bir regresyon analizi yapmak için, bir istatistikçi, her biri bir dizi bağımlı ve bağımsız değişken içeren bir dizi veri noktası toplar. Örneğin, bağımlı değişken bir firmanın hisse senedi fiyatı olabilir ve bağımsız değişkenler Standart ve Yoksul 500 olabilirendeks ve ulusal işsizlik oranı, hisse senedinin S & P 500'de listelenmediği varsayılmaktadır. Örnek set, son 20 yıldır bu üç veri setinin her biri olabilir. Bir grafikte, bu veri noktaları, herhangi bir  Kurumsal Seo boyunca düzenlenebilecek veya görünmeyebilecek bir dizi nokta olan dağılım grafiği olarak görünecektir. Doğrusal bir desen belirirse, o noktadan bu noktaların mesafesini en aza indiren en iyi uyum çizgisini çizmek mümkün olabilir. Hiçbir düzenleme ekseni görsel olarak açık değilse, regresyon analizi en küçük kareler yöntemine dayanan bir çizgi oluşturabilir . Bu yöntem, her noktanın kare mesafesini en uygun çizgiden en aza indiren çizgiyi oluşturur.

Bu hattın formülünü belirlemek için istatistikçi bu üç sonucu son 20 yıldır bir regresyon yazılımı uygulamasına girer. Yazılım, S & P 500, işsizlik oranı ve söz konusu şirketin hisse senedi fiyatı arasındaki nedensel ilişkiyi ifade eden doğrusal bir formül üretiyor. Bu denklem, en uygun çizginin formülüdür. Bu, analist ve tüccarlara, firmanın gelecekteki hisse senedi fiyatını, bu iki bağımsız değişkene dayanarak projelendirme mekanizması sağlayan bir tahmindir.

En Uygun Uyum Denklemi ve Bileşenleri

Yukarıda tartışılan örnek gibi iki bağımsız değişkene sahip bir regresyon, bu temel yapıya sahip bir formül üretecektir:

y = c + b 1 (x 1 ) + b 2 (x 2 )

Bu denklemde y bağımlı bağımlıdır, c sabittir, b 1 ilk regresyon katsayısıdır ve x 1 ilk bağımsız değişkendir. İkinci katsayı ve ikinci bağımsız değişken, b 2 ve x 2'dir . Yukarıdaki örnekte, hisse senedi fiyatı y olacaktır, S & P 500 x 1 olacaktır ve işsizlik oranı x 2 olacaktır.. Her bağımsız değişkenin katsayısı, o değişkendeki her ek birim için y'deki değişim  Seo uzmanı temsil eder. Eğer S & P 500 bir artarsa, ortaya çıkan y veya hisse fiyatı katsayı miktarına göre artacaktır. Aynı şey ikinci bağımsız değişken, işsizlik oranı için de geçerlidir. Bir bağımsız değişken ile basit bir regresyonda, bu katsayı en uygun çizginin eğimi. Bu örnekte ya da iki bağımsız değişken ile herhangi bir regresyonda eğim iki katsayıların bir karışımıdır. Sabit c, en uygun çizginin y-kesişimidir.