Ve financích a statistice je koeficient determinace, také označovaný jako R-squared (nebo R2), mírou vztahu mezi dvěma datovými soubory používanými v matematickém modelu.
Kredit obrázku: ijeab/iStock/GettyImages
Ve financích a statistice koeficient determinace, také označovaný jako R-kvadrát (nebo R2) je mírou vztahu mezi dvěma datovými soubory používanými v matematickém modelu. Představuje poměr rozptylu v závislé proměnné, který lze předpovědět z nezávislé proměnné v modelu. Často se používá v regresních analýzách k vyhodnocení předpovědí budoucích výsledků na základě pozorovaných výsledků. V Excelu můžete vypočítat R-square pomocí funkce RSQ.
Součinitel. stanovení v Excelu
V aplikaci Microsoft Excel se funkce RSQ používá k určení hodnoty na druhou pro dvě sady datových bodů. Funkce vrací druhou mocninu Pearsonova součinového momentového korelačního koeficientu, který měří lineární korelaci mezi proměnnými x a y. Korelační koeficient vždy spadá do rozmezí -1 až +1. Hodnota vrácená RSQ v Excelu je vždy mezi 0 a 1 (protože se počítá jako druhá mocnina korelačního koeficientu, nikdy nemůže vrátit zápornou hodnotu).
Video dne
Syntaxe funkce RSQ
Funkce RSQ bere jako argumenty dvě datové sady, označované jako známý_x a známý_y. Tyto datové sady mohou být ve formě seznamu čísel nebo seznamu či rozsahu odkazů na buňky. Řekněme například, že chcete provést regresní analýzu peněz vynaložených na reklamu vs. příjmy z prodeje, kde ve sloupci A jsou uvedeny měsíční výdaje na reklamu a ve sloupci B jsou uvedeny měsíční příjmy. Funkci RSQ můžete použít zadáním RSQ(A1:A10,B1:B10), která používá hodnoty v řádcích 1 až 10 ze sloupců A (reklamní náklady) a B (příjmy).
Použití funkcí CORREL a PEARSON
Excel také poskytuje způsob, jak vypočítat korelační koeficient pro dvě sady dat pomocí funkcí CORREL a PEARSON. Stejně jako funkce RSQ, CORREL i PEARSON přebírají dva rozsahy hodnot buněk jako argumenty. Vezmeme-li výsledek CORREL nebo PEARSON k nalezení korelačního koeficientu a provedeme kvadraturu výsledku, je to stejné jako použití funkce RSQ k určení koeficientu determinace.
Interpretace výsledků RSQ
Funkce CORREL a PEARSON vracejí hodnoty mezi -1 a 1. Toto je bezrozměrná míra pozitivní nebo negativní korelace mezi dvěma soubory dat poskytnutých jako argumenty. Návratová hodnota z funkce RSQ je mezi 0 a 1, někdy vyjádřena v procentech od 0 do 100. Mnoho analytiků se domnívá, že vyšší výsledek RSQ naznačuje přesnější matematický model, zatímco jiní říkají, že je důležité se před kreslením podívat na všechny faktory, které by mohly zkreslit vysoký nebo nízký výsledek závěry.
Odborníci také říkají, že byste se měli vyhnout porovnávání hodnot R-squared pro různé modely a soubory dat. V případech, kdy existují velké rozdíly mezi typem porovnávaných dat, mohou být výsledky zavádějící. Existují složitější měřítka pro porovnávání modelů než hodnoty R-squared, jako jsou F-testy a informační kritéria.
Vizualizace regresní analýzy
Bodový graf aplikace Excel se nejčastěji používá k zobrazení vztahů mezi sadami dat během regresních analýz. Rozsah hodnot pro jednu sadu dat je zobrazen na vodorovné ose x a rozsah pro druhou sadu na svislé ose y. Datové body jsou mapovány na průsečík hodnot x a y pomocí dvojic hodnot z každého souboru dat.
Na příkladu reklamy a prodeje, kde jsou náklady na reklamu uvedeny ve sloupci A a měsíční příjem ve sloupci B, horizontální osa by ukazovala rozsah měsíčního příjmu a vertikální by ukazovala rozsah reklamy náklady. Datové body v grafu by byly vykresleny pohledem na sousední buňky ve sloupcích A a B. Výsledný vzor bodů lze použít k vizualizaci míry korelace mezi proměnnými.
