في التمويل والإحصاء ، معامل التحديد ، الذي يشار إليه أيضًا باسم R-squared (أو R2) هو مقياس للعلاقة بين مجموعتين من البيانات المستخدمة في نموذج رياضي.
حقوق الصورة: ijeab / iStock / GettyImages
في المالية والإحصاء ، فإن معامل التحديد، كما يشار إلى R- تربيع (أو ص2) مقياس للعلاقة بين مجموعتين من البيانات المستخدمة في نموذج رياضي. يمثل نسبة التباين في المتغير التابع الذي يمكن توقعه من المتغير المستقل في النموذج. غالبًا ما يستخدم في تحليلات الانحدار لتقييم تنبؤات النتائج المستقبلية بناءً على النتائج المرصودة. يمكنك حساب R-squared في Excel باستخدام وظيفة RSQ.
معامل في الرياضيات او درجة. الإصرار في التفوق
في Microsoft Excel ، تُستخدم الدالة RSQ لتحديد قيمة التربيع R لمجموعتين من نقاط البيانات. ترجع الدالة مربع معامل الارتباط اللحظي لحاصل الضرب Pearson ، والذي يقيس الارتباط الخطي بين المتغيرين x و y. يقع معامل الارتباط دائمًا في نطاق -1 و +1. دائمًا ما تكون القيمة التي تُرجعها RSQ في Excel بين 0 و 1 (نظرًا لأنها تُحسب كمربع معامل الارتباط ، فلا يمكنها أبدًا إرجاع قيمة سالبة).
فيديو اليوم
تركيب وظيفة RSQ
تأخذ الدالة RSQ مجموعتين من البيانات كوسائط ، يشار إليها باسم known_x و known_y. يمكن أن تكون مجموعات البيانات هذه في شكل قائمة أرقام أو قائمة أو نطاق من مراجع الخلايا. على سبيل المثال ، لنفترض أنك أردت إجراء تحليل انحدار على الأموال التي تم إنفاقها على الإعلان مقابل. الدخل من المبيعات ، حيث يتم سرد نفقات الإعلانات الشهرية في العمود A والدخل الشهري مدرج في العمود B. يمكنك استخدام وظيفة RSQ عن طريق إدخال RSQ (A1: A10، B1: B10) ، والتي تستخدم القيم في الصفوف من 1 إلى 10 من الأعمدة A (تكاليف الإعلان) و B (الدخل).
استخدام وظائف CORREL و PEARSON
يوفر Excel أيضًا طريقة لحساب معامل الارتباط لمجموعتين من البيانات باستخدام دالتي CORREL و PEARSON. مثل دالة RSQ ، تأخذ كل من CORREL و PEARSON نطاقين من قيم الخلية كوسائط. أخذ نتيجة CORREL أو PEARSON لإيجاد معامل الارتباط وتربيع النتيجة هو نفس استخدام دالة RSQ لتحديد معامل التحديد.
تفسير نتائج RSQ
تقوم الدالتان CORREL و PEARSON بإرجاع القيم بين -1 و 1. هذا مقياس بلا أبعاد للعلاقة الإيجابية أو السلبية بين مجموعتي البيانات المقدمة كوسيطات. تتراوح قيمة الإرجاع من دالة RSQ بين 0 و 1 ، ويتم التعبير عنها أحيانًا كنسبة مئوية من 0 إلى 100. يعتقد العديد من المحللين أن نتيجة RSQ الأعلى تشير إلى نموذج رياضي أكثر دقة ، بينما يشير آخرون قل أنه من المهم النظر إلى جميع العوامل التي قد تؤدي إلى انحراف نتيجة عالية أو منخفضة قبل الرسم الاستنتاجات.
يقول الخبراء أيضًا أنه يجب عليك تجنب مقارنة قيم R التربيعية لنماذج ومجموعات مختلفة من البيانات. في الحالات التي توجد فيها اختلافات كبيرة بين نوع البيانات التي تتم مقارنتها ، يمكن أن تكون النتائج مضللة. هناك مقاييس أكثر تعقيدًا لمقارنة النماذج من قيم R التربيعية ، مثل اختبارات F ومعايير المعلومات.
تصور تحليل الانحدار
غالبًا ما يتم استخدام مخطط Excel المبعثر لإظهار العلاقات بين مجموعات البيانات أثناء تحليلات الانحدار. يتم عرض نطاق القيم لمجموعة واحدة من البيانات على المحور x الأفقي ونطاق المجموعة الأخرى على المحور y الرأسي. يتم تعيين نقاط البيانات لتقاطع قيم x و y باستخدام أزواج من القيم من كل مجموعة بيانات.
باستخدام مثال الإعلان والمبيعات ، حيث يتم سرد تكاليف الإعلان في العمود أ والدخل الشهري في العمود ب ، سيُظهر المحور الأفقي نطاق الدخل الشهري وسيُظهر المحور الرأسي نطاق الإعلان التكاليف. سيتم رسم نقاط البيانات في المخطط من خلال النظر إلى الخلايا المجاورة في العمود A والعمود B. يمكن استخدام نمط النقاط الناتج لتصور مقدار الارتباط بين المتغيرات.
