R-kwadrat (R² lub współczynnik determinacji) jest miarą statystyczną w modelu regresji, która określa proporcję wariancji w zmiennej zależnej, którą można wyjaśnić zmienną niezależną Zmienna niezależna Zmienna niezależna to dane wejściowe, założenie lub czynnik napędzający która jest zmieniana w celu oceny jej wpływu na zmienną zależną (wynik). . Innymi słowy, r-kwadrat pokazuje, jak dobrze dane pasują do modelu regresji (dobroć dopasowania).
Rysunek 1. Dane wyjściowe regresji w programie MS Excel
R-kwadrat może przyjmować dowolne wartości z zakresu od 0 do 1. Chociaż miara statystyczna dostarcza pewnych przydatnych spostrzeżeń dotyczących modelu regresji, użytkownik nie powinien polegać wyłącznie na tej mierze w ocenie modelu statystycznego. Rysunek nie ujawnia informacji o związku przyczynowym między zmiennymi niezależnymi i zależnymi Zmienna zależna Zmienna zależna to taka, która będzie się zmieniać w zależności od wartości innej zmiennej, zwanej zmienną niezależną. .
Ponadto nie wskazuje na poprawność modelu regresji. Dlatego użytkownik powinien zawsze wyciągać wnioski na temat modelu, analizując r-kwadrat wraz z innymi zmiennymi w modelu statystycznym.
Interpretacja R-kwadrat
Najczęstszą interpretacją r-kwadrat jest to, jak dobrze model regresji pasuje do obserwowanych danych. Na przykład, r-kwadrat 60% pokazuje, że 60% danych pasuje do modelu regresji. Generalnie wyższy r-kwadrat oznacza lepsze dopasowanie do modelu.
Jednak nie zawsze jest tak, że wysokie r-kwadrat jest dobre dla modelu regresji. Jakość miary statystycznej zależy od wielu czynników, takich jak charakter zmiennych użytych w modelu, jednostki miary zmiennych oraz zastosowana transformacja danych. Dlatego czasami wysokie r-kwadrat może wskazywać na problemy z modelem regresji.
Niska wartość r-kwadrat jest generalnie złym znakiem dla modeli predykcyjnych. Jednak w niektórych przypadkach dobry model może wykazywać niewielką wartość.
Nie ma uniwersalnej zasady, jak włączyć miarę statystyczną do oceny modelu. Kontekst eksperymentu lub prognozy. Metody prognozowania Najważniejsze metody prognozowania. W tym artykule wyjaśnimy cztery rodzaje metod prognozowania przychodów, których analitycy finansowi używają do przewidywania przyszłych przychodów. jest niezwykle ważne i w różnych scenariuszach wgląd w dane może się różnić.
Jak obliczyć R-kwadrat
Wzór na obliczenie R-kwadrat to:
Gdzie:
- Regresja SS to suma kwadratów wynikająca z regresji (wyjaśniona suma kwadratów)
- Suma SS to całkowita suma kwadratów
Chociaż nazwy „suma kwadratów w wyniku regresji” i „całkowita suma kwadratów” mogą wydawać się mylące, znaczenie zmiennych jest proste.
Suma kwadratów wynikająca z regresji mierzy, jak dobrze model regresji przedstawia dane, które zostały użyte do modelowania. Całkowita suma kwadratów mierzy zmienność obserwowanych danych (dane używane w modelowaniu regresji).
Powiązane odczyty
Finance jest oficjalnym dostawcą programu Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA) ™ Certyfikat FMVA® Dołącz do ponad 350 600 studentów, którzy pracują dla firm takich jak Amazon, JP Morgan i Ferrari, w ramach programu certyfikacji, którego celem jest przekształcenie każdego w światowej klasy analityka finansowego.
Aby dalej uczyć się i rozwijać swoją wiedzę na temat analizy finansowej, zdecydowanie zalecamy poniższe dodatkowe zasoby finansowe:
- Podstawowe pojęcia statystyczne w finansach Podstawowe pojęcia dotyczące statystyki w finansach Dokładne zrozumienie statystyki jest niezwykle ważne, abyśmy mogli lepiej zrozumieć finanse. Ponadto koncepcje statystyczne mogą pomóc inwestorom w monitorowaniu
- Szablony modelowania finansowego
- Analiza regresji Analiza regresji Analiza regresji to zestaw metod statystycznych używanych do szacowania relacji między zmienną zależną a jedną lub większą liczbą zmiennych niezależnych. Można go wykorzystać do oceny siły związku między zmiennymi i do modelowania przyszłych relacji między nimi.
- Rodzaje analizy finansowej Rodzaje analizy finansowej Analiza finansowa obejmuje wykorzystanie danych finansowych do oceny wyników firmy i wydawania zaleceń dotyczących możliwości poprawy w przyszłości. Analitycy finansowi wykonują swoją pracę głównie w programie Excel, używając arkusza kalkulacyjnego do analizy danych historycznych i sporządzania prognoz Rodzaje analiz finansowych