Least Squares Criterion adalah rumus yang digunakan untuk mengukur keakuratan garis lurus dalam menggambarkan data yang digunakan untuk menghasilkannya. Artinya, rumus menentukan garis yang paling sesuai.Rumus matematika ini digunakan untuk memprediksi perilaku variabel dependen. Pendekatan ini juga disebut garis regresi Least Square.
Memahami Least Squares Criterion
Least Squares Criterion ditentukan dengan meminimalkan jumlah kuadrat yang dibuat oleh fungsi matematika. Kuadrat ditentukan dengan mengkuadratkan jarak antara titik data dan garis regresi atau nilai rata-rata dari kumpulan data.
Analisis Least Square dimulai dengan serangkaian titik data yang diplot pada grafik. Variabel independen diplot pada sumbu x horizontal sementara variabel dependen diplot pada sumbu y vertikal. Analis menggunakan rumus Least Square untuk menentukan garis lurus paling akurat yang akan menjelaskan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.
Penggunaan Umum
Kemajuan dalam daya komputasi selain teknik rekayasa keuangan baru telah meningkatkan penggunaan metode Least Square dan memperluas prinsip-prinsip dasarnya.
Least Square dan metode statistik terkait telah menjadi hal yang umum di seluruh keuangan, ekonomi, dan investasi, meskipun penerima manfaatnya tidak selalu menyadari penggunaannya. Misalnya, penasihat robot yang sekarang digunakan oleh banyak platform investasi menggunakan teknik simulasi Monte Carlo untuk mengelola portofolio, meskipun ini dilakukan di balik layar dan di luar pandangan pemegang akun yang menggunakannya. Aplikasi lain termasuk analisis deret waktu dari distribusi pengembalian, perkiraan ekonomi dan strategi kebijakan, dan pemodelan opsi tingkat lanjut.
Apa yang Diberitahukan Least Square kepada Anda?
Alih-alih mencoba memecahkan persamaan secara tepat, matematikawan menggunakan metode Least Square untuk mendapatkan perkiraan yang mendekati. Ini disebut sebagai estimasi kemungkinan maksimum.
Pendekatan Least Square membatasi jarak antara fungsi dan titik data yang dijelaskan oleh fungsi tersebut. Metode ini digunakan dalam analisis regresi, sering kali dalam pemodelan regresi nonlinier yang memasukkan kurva ke dalam sekumpulan data.
Pendekatan Least Square adalah metode populer untuk menentukan persamaan regresi, dan metode ini memberi tahu Anda tentang hubungan antara variabel respons dan variabel prediktor.
Metode pemodelan yang sering digunakan saat memasukkan fungsi ke dalam kurva meliputi metode garis lurus, metode polinomial, metode logaritmik, dan metode Gaussian.
Least Square linier atau Least Square biasa adalah penaksir regresi linier paling sederhana dan paling umum digunakan untuk menganalisis data observasional dan eksperimen. Metode ini menemukan garis lurus yang paling sesuai melalui sekumpulan titik data yang diberikan.
