R - neliöinen kaava (sisällysluettelo)
- R - neliöinen kaava
- Esimerkkejä R - neliön kaavasta (Excel-mallilla)
- R - neliölaskin
R - neliöinen kaava
R-neliöinen kaava tunnetaan myös määrityskertoimena. Se on tilastollinen mitta, joka määrittää korrelaation sijoittajan tuloksen ja tuoton tai vertailuindeksin tuoton välillä. Periaatteessa se osoittaa, missä määrin osake- tai salkkukehitys voidaan johtaa tiettyyn vertailuindeksiin. Tämä kaava eroaa hiukan muuttujan korrelaatiosta, koska korrelaatiokaava osoittaa riippuvaisen ja riippumattoman muuttujan välisen suhteen, kun taas toisaalta R-neliöinen kaava osoittaa, missä määrin yhden muuttujan varianssi selittää toisen muuttujan varianssin. .
Kaava R - neliölle annetaan:
R – Squared = 1 – (Sum of First Errors / Sum of Second Errors)
Esimerkkejä R - neliön kaavasta (Excel-mallilla)
Otetaan esimerkki ymmärtää paremmin R - neliön laskenta.
Voit ladata tämän R - neliön kaavan mallin täältä - R - neliön kaavan mallinEsimerkki # 1
Harkitse seuraavia tietoja ja laske R-neliö.
Virhe neliö X lasketaan seuraavasti:
Tulos on seuraava.
Virhe-neliö X kaikille tiedoille alla esitetyllä tavalla.
Samoin meidän on laskettava virheen Y neliö kaikille tiedoille.
R - neliö lasketaan alla olevan kaavan avulla
R - neliö = 1 - (ensimmäisen virheen summa / toisten virheiden summa)
Tässä olemme ensin neliöineet seuraavien pisteiden virheen ja tehneet yhteenvedon edellä mainituista ongelmista. Sen jälkeen ensimmäisen virheen summa jaetaan toisen virheen summalla ja vähennetään yhdellä.
R-neliö on välillä 0 - 1. R-neliö, joka on pois 1 tai 100%, tarkoittaa, että kaikki indeksin liikkeet selitetään täysin vertailuindeksin liikkeillä.
Esimerkki 2
Harkitse seuraavia tietoja ja laske R-neliö.
Virhe neliö X lasketaan seuraavasti:
Tulos on seuraava.
Kaikkien tietojen alla olevan virheen X neliö.
Samoin meidän on laskettava virheen Y neliö kaikille tiedoille.
R - neliö lasketaan alla olevan kaavan avulla
R - neliö = 1 - (ensimmäisen virheen summa / toisten virheiden summa)
Esimerkki 3
Harkitse seuraavia tietoja ja laske R-neliö.
Virheen X neliö lasketaan seuraavasti:
Tulos on seuraava.
Kaikkien tietojen alla olevan virheen X neliö.
Samoin meidän on laskettava virheen Y neliö kaikille tiedoille.
R - neliö lasketaan alla olevan kaavan avulla
R - neliö = 1 - (ensimmäisen virheen summa / toisten virheiden summa)
Relevanssi ja käyttötavat
- Sijoitusrahastonhoitajat ja rahastonhoitajat käyttävät tätä kaavaa laajasti toimenpiteenä, joka kertoo kuinka rahastojen liikkeet korreloivat vertailuindeksin kanssa.
- Tätä kaavaa käytetään myös osakemarkkinoilla, joka kertoo välittäjälle tai sijoittajalle kuinka hyvin osake korreloi markkinoiden yleisen liikkeen kanssa.
- Tällä kaavalla on omat rajoituksensa, koska se ei voi päätellä, ovatko kertoimen arviot ja ennusteet puolueellisia vai eivät, joten sinun on vain arvioitava jäljellä olevat kuvaajat.
- Kun R - neliö ei ole hyvä vertailumalli kahden muuttujan hyvyyden vertaamiseksi, R - neliöllä oikaistua käytetään suurimman osan ajasta suorittaa useita lineaarisia regressioita.
- Pieni tai korkea R-neliö voi olla aina hyvä tai huono, koska se ei kerro käyttäjälle mallin luotettavuutta.
- Jos käyttäjällä on alhainen R-neliön arvo, mutta riippumattomat muuttujat ovat tilastollisesti merkitseviä, käyttäjä voi silti tehdä tärkeitä johtopäätöksiä muuttujien välisistä suhteista.
R - neliölaskin
Voit käyttää seuraavaa R - neliölaskuria
| Ensimmäisten virheiden summa | |
| Toisten virheiden summa | |
| R - neliöinen kaava | |
| R - neliöinen kaava = | 1 - (ensimmäisen virheen summa / toisen virheen summa) |
| = | 1 - (0/0) = 0 |
Suositellut artikkelit
Tämä on opas R - neliön kaavaan. Tässä keskustellaan kuinka R - neliö lasketaan yhdessä käytännön esimerkkien kanssa. Tarjoamme myös R - neliön laskurin ladattavalla excel - mallilla. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Opas odotettuun palautuskaavaan
- Kuinka laskea PEG-suhde?
- Esimerkkejä vakavaraisuussuhteen kaavasta
- Laskuri vivutussuhteen kaavalle