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FRM考试residual sum of squares知识点介绍!

residual sum of squares是残差平方和,是FRM考试的金融知识点,备考中考生一定要对相关内容有所掌握!

residual sum of squares残差平方和是在线性模型中衡量模型拟合程度的一个量,用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组,以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法。>>>点击领取2021年FRM备考资料大礼包(戳我免·费领取)

为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少,统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称为残差,把每个残差平方之后加起来 称为残差平方和,它表示随机误差的效应。一组数据的残差平方和越小,其拟合程度越好。

residual sum of squares残差平方和性质:

解释变量与残差平方和扫码抽奖

残差平方和RSS具有以下性质:

性质1 只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等,其决定系数为0。

性质2 增加解释变量必然导致RSS减小。因此,如果想降低RSS,只要在回归方程中尽可能地加入解释变量就能达到目的。【资料下载】点击下载融跃教育FRM二级学习计划

性质3 包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时,RSS为0,决定系数为1。

F检验和t检验之间的关系

在一些场合t检验不仅可以进行双侧检验,也可以进行单侧检验。而F检验没有单侧和双侧的区别。当进行双侧检验的时候两种检验的P值相同。

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