Tổng bình phương phần dư (Residual Sum of Squares - RSS) là gì? Đặc điểm Tổng bình phương phần dư

Tổng bình phương phần dư (tiếng Anh: Residual Sum of Squares - RSS) là một kĩ thuật thống kê được sử dụng để đo số phương sai không giải thích được bằng mô hình hồi qui trong một tập dữ liệu.

10-02-2020

30-01-2020

10-01-2020

16-10-2019

19-08-2019

Tổng bình phương phần dư

Khái niệm

Tổng bình phương phần dư trong tiếng Anh là Residual Sum of Squares - RSS.

Tổng bình phương phần dư (RSS) là một kĩ thuật thống kê được sử dụng để đo số phương sai không giải thích được bằng mô hình hồi qui trong một tập dữ liệu.

Phân tích hồi qui là một biện pháp giúp xác định mức độ mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một loạt các biến thay đổi hay biến độc lập khác.

Tổng bình phương phần dư (RSS) đo lượng sai số còn lại giữa hàm hồi qui và tập dữ liệu. Tổng bình phương phần dư nhỏ hơn thể hiện hàm hồi qui tốt hơn, về cơ bản nó xác định một mô hình hồi qui giải thích hoặc biểu thị dữ liệu trong mô hình tốt như thế nào.

Đặc điểm Tổng bình phương phần dư (RSS)

Phân tích hồi qui liên quan đến việc phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến giải thích khác.

Mô hình nào cũng có sai số giữa các giá trị dự đoán được và kết quả trong thực tế. Mặc dù phương sai có thể được giải thích bằng phân tích hồi qui, tổng bình phương phần dư (RSS) biểu thị phần phương sai hay sai số không được giải thích bởi mô hình.

Do hàm hồi qui có thể được điều chỉnh phức tạp hơn để phù hợp với hầu hết mọi tập dữ liệu, nên việc nghiên cứu thêm để xác định xem hàm hồi qui đang sử dụng có thực sự hiệu quả trong việc giải thích phương sai của tập dữ liệu hay không.

Thông thường, giá trị RSS được cho rằng càng nhỏ thì mô hình hồi qui càng lí tưởng vì nó có nghĩa là có ít điểm ngoại lai hơn trong tập dữ liệu.

Nói cách khác, tổng số dư bình phương càng thấp thì mô hình hồi qui càng tốt trong việc giải thích dữ liệu.

Tổng bình phương phần dư (RSS) trong Tài chính

Với thị trường tài chính ngày càng trở nên định hướng hơn, để tìm kiếm các lợi thế đầu tư, nhiều nhà đầu tư sử dụng các phương pháp thống kê tiên tiến để hỗ trợ cho các quyết định đầu tư của họ.

Dữ liệu lớn (Big data), học máy (Machine learning) và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) đòi hỏi phải sử dụng các biện pháp thống kê để hướng dẫn sử dụng các chiến lược đầu tư hiện đại.

Tổng bình phương phần dư là một trong nhiều thông số thống kê được sử dụng rất phổ biến.

Các mô hình thống kê được sử dụng bởi các nhà đầu tư và nhà quản lí danh mục đầu tư để theo dõi giá chứng khoán và sử dụng dữ liệu đó để dự đoán các biến động giá trong tương lai.

(Theo Investopedia)

Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2027 (Vietnam Investment Forum 2027)

Thời gian: Ngày 12/11/2026
Địa điểm: Shilla Monogram Hanoi Westlake, số 6 Hoàng Minh Thảo, Tây Hồ Tây, Hà Nội

Là sự kiện thường niên quy tụ các chuyên gia đầu ngành, Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2027 mang đến những góc nhìn chuyên sâu về triển vọng đầu tư và cơ hội trên thị trường năm 2027.

Trong khuôn khổ sự kiện, Ban tổ chức sẽ công bố Best Retail Brokers 2026 - Bảng xếp hạng công ty chứng khoán có dịch vụ bán lẻ tốt nhất thị trường Việt Nam.

Cùng cộng đồng đầu tư đón đầu xu hướng, cập nhật góc nhìn chuyên gia và khám phá cơ hội đầu tư năm 2027.

Bạn cũng sẽ có cơ hội nhận vé mời đặc biệt của BTC khi tham gia khảo sát về triển vọng kinh tế, thị trường tài chính và chiến lược phân bổ tài sản trong năm 2027.

Phương pháp bình phương tối thiểu (Least Squares Method) là gì? Đặc điểm và ví dụ