Vad är raden för bästa passform
Linje med bästa passform avser en linje genom ett spridningsdiagram av datapunkter som bäst uttrycker förhållandet mellan dessa punkter. Statistiker använder vanligtvis metoden med minsta kvadrat för att komma fram till den geometriska ekvationen för linjen, antingen genom manuella beräkningar eller program för regressionsanalys. En rak linje kommer från en enkel linjär regressionsanalys av två eller flera oberoende variabler. En regression som involverar flera relaterade variabler kan producera en krökt linje i vissa fall.
Line Of Best Fit
Grunderna i Line Of Best Fit
Rad med bästa passform är en av de viktigaste utgångarna från regressionsanalys. Regression avser ett kvantitativt mått på förhållandet mellan en eller flera oberoende variabler och en resulterande beroende variabel. Regression är till nytta för proffs inom ett brett spektrum av områden, från vetenskap och public service till ekonomisk analys.
För att utföra en regressionsanalys samlar en statistiker en uppsättning datapunkter, var och en inkluderar en komplett uppsättning beroende och oberoende variabler. Den beroende variabelen kan till exempel vara ett företags aktiekurs och de oberoende variablerna kan vara Standard och Poor's 500-index och den nationella arbetslösheten, förutsatt att aktien inte är listad i S&P 500. Provuppsättningen kan vara var och en av dessa tre datamängder för de senaste 20 åren.
I ett diagram visas dessa datapunkter som spridningsdiagram, en uppsättning punkter som kanske eller inte verkar vara organiserade längs någon linje. Om ett linjärt mönster är uppenbart kan det vara möjligt att skissa en linje med bästa passform som minimerar avståndet mellan dessa punkter från den linjen. Om ingen organiserande axel är visuell synlig kan regressionsanalys generera en linje baserad på metoden med minsta kvadrat. Denna metod bygger linjen som minimerar det kvadratiska avståndet för varje punkt från linjen med bästa passform.
För att bestämma formeln för denna rad anger statistikern dessa tre resultat under de senaste 20 åren i en regressionsprogram. Mjukvaran producerar en linjär formel som uttrycker orsakssambandet mellan S&P 500, arbetslösheten och aktiekursen för det aktuella företaget. Denna ekvation är formeln för linjen med bästa passform. Det är ett prediktivt verktyg som ger analytiker och handlare en mekanism för att projicera företagets framtida aktiekurs baserat på dessa två oberoende variabler.
Linjen för bästa passande ekvation och dess komponenter
En regression med två oberoende variabler såsom exemplet som diskuteras ovan kommer att producera en formel med denna grundstruktur:
y = c + b 1 (x 1) + b2 (x 2)
I denna ekvation är y den beroende variabeln, c är en konstant, bi är den första regressionskoefficienten och x 1 är den första oberoende variabeln. Den andra koefficienten och den andra oberoende variabeln är b2 och x 2. Utifrån exemplet ovan skulle aktiekursen vara y, S&P 500 skulle vara x 1 och arbetslösheten vara x 2. Koefficienten för varje oberoende variabel representerar graden av förändring i y för varje ytterligare enhet i den variabeln. Om S&P 500 ökar med en, kommer det resulterande y- eller aktiekursen att öka med koefficientens belopp. Detsamma gäller för den andra oberoende variabeln, arbetslösheten. I en enkel regression med en oberoende variabel är den koefficienten lutningen för linjen med bästa passform. I detta exempel eller någon regression med två oberoende variabler är sluttningen en blandning av de två koefficienterna. Konstanten c är y-skärningen av linjen med bästa passform.
Key Takeaways
- Line of Best Fit används för att uttrycka en relation i ett spridningsdiagram med olika datapunkter. Det är en utgång från regressionsanalys och kan användas som ett förutsägelsesverktyg för indikatorer och prisrörelser.
