의미 :

R- 제곱

은 일반적으로 R2로 표현되며, 다음과 같은 통계적 관계를 평가하는 기술입니다. 두 가지 일련의 사건. 작동 방식 (예):

기술적으로 R2는 데이터 집합의 변동성 비율을 측정합니다. 이는 데이터의 예상 분산에 대한 데이터의 비율을 측정하는 통계적 방법을 사용하여 계산됩니다. 편차가 높으면 R2가 낮습니다. 반대로, 분산이 낮 으면 (즉, 관찰 된 값이 예상되는 값에 가깝다), R2는 높다. 통계적으로 R2는 0과 1 사이에 속합니다. 재무 보고서에서 R 제곱 값은 0에서 100 사이의 값으로 나타납니다 (R2 시간 100입니다.).이 측정 값은 향후 결과가 통계 모델에 의해 얼마나 잘 예측되는지 설명합니다. 아래의 그림에서 볼 수 있듯이, 1 대 1 관계를 가진 두 개의 이벤트 (즉, x 축을 따라 하나의 유닛이 Y 축을 따라 하나의 유닛과 매칭된다면, R2는 1이다. 두 이벤트의 이동이 예를 들어 R2가 떨어진다. 사건들 사이에 뚜렷한 관계가없는 경우 (즉 사건이 서로 관련되어 무작위로 나타나는 경우) R2는 0에 가깝게 떨어진다.

실질적으로 R2는 유용하다. 예를 들어, 특정 공급원의 가격 간의 밀접한 관계 또는 상관 관계는 R2가 설명 할 수 있는데, 대개 공급 업체가 동일한 산업에 있고 동일한 공급 및 수요 요인에 의해 추진 될 수 있기 때문입니다. 고정 수입 증권 측정 T- 빌에 대항해 주식은 S & P 500에 대해 측정됩니다.

중요한 이유:

R 제곱

은 두 이벤트 간의 통계적 관계 또는 통계적 상관 관계를 요약하는 데 주로 사용됩니다. 그것이 사실일지도 모르지만 그것은 인과 관계가 있다는 것을 증명하지 못합니다. 대부분의 통계 모델과 마찬가지로, 그들의 예측력은 이벤트 자체의 이해만큼이나 우수합니다. 증권 시장에서 높은 R ​​제곱은 보안 성과가 지수의 움직임과 일치 함을 시사합니다. 낮은 R 제곱은 보안이 색인을 따르지 않는다는 것을 나타냅니다.