Rahanduses ja statistikas on determinatsioonikoefitsient, mida nimetatakse ka R-ruuduks (või R2), kahe matemaatilises mudelis kasutatava andmekogumi vahelise suhte mõõt.
Pildi krediit: ijeab/iStock/GettyImages
Rahanduses ja statistikas on määramiskoefitsient, mida nimetatakse ka R-ruut (või R2) on kahe matemaatilises mudelis kasutatava andmehulga vahelise seose mõõt. See esindab sõltuva muutuja dispersiooni suhet, mida saab ennustada mudeli sõltumatu muutuja põhjal. Seda kasutatakse sageli regressioonanalüüsides, et hinnata tulevaste tulemuste ennustusi vaadeldud tulemuste põhjal. R-ruudu saate arvutada Excelis funktsiooni RSQ abil.
Koefitsient. määramise kohta Excelis
Microsoft Excelis kasutatakse kahe andmepunktide komplekti R-ruudu väärtuse määramiseks funktsiooni RSQ. Funktsioon tagastab Pearsoni korrutise momendi korrelatsioonikordaja ruudu, mis mõõdab lineaarset korrelatsiooni muutujate x ja y vahel. Korrelatsioonikordaja jääb alati vahemikku -1 ja +1. RSQ poolt Excelis tagastatav väärtus on alati vahemikus 0 kuni 1 (kuna see arvutatakse korrelatsioonikordaja ruuduna, ei saa see kunagi tagastada negatiivset väärtust).
Päeva video
RSQ funktsiooni süntaks
Funktsioon RSQ võtab argumentidena kaks andmekogumit, mida nimetatakse tuntud_x ja tuntud_y. Need andmekogumid võivad olla numbrite loendi või lahtriviidete loendi või vahemiku kujul. Oletagem näiteks, et soovite teha regressioonianalüüsi reklaamiks kulutatud raha kohta vs. müügitulu, kus igakuised reklaamikulud on toodud veerus A ja igakuised tulud veerus B. Funktsiooni RSQ saate kasutada, kui sisestate RSQ(A1:A10,B1:B10), mis kasutab väärtusi ridades 1–10 veergudest A (reklaamikulud) ja B (sissetulek).
Funktsioonide CORREL ja PEARSON kasutamine
Excel pakub ka võimalust arvutada kahe andmekogumi korrelatsioonikordaja, kasutades funktsioone CORREL ja PEARSON. Nagu funktsioon RSQ, võtavad nii CORREL kui ka PEARSON argumentidena kahte lahtriväärtuste vahemikku. Korrelatsioonikordaja leidmiseks CORRELi või PEARSONi tulemuse võtmine ja tulemuse ruudustamine on sama, mis funktsiooni RSQ kasutamine määramiskoefitsiendi määramiseks.
RSQ tulemuste tõlgendamine
Funktsioonid CORREL ja PEARSON tagastavad väärtused vahemikus -1 kuni 1. See on kahe argumentidena esitatud andmekogumi vahelise positiivse või negatiivse korrelatsiooni mõõtmeteta mõõt. Funktsiooni RSQ tagastusväärtus on vahemikus 0 kuni 1, mõnikord väljendatuna protsentides vahemikus 0 kuni 100. Paljud analüütikud usuvad, et kõrgem RSQ tulemus näitab täpsemat matemaatilist mudelit, samas kui teised öelge, et enne joonistamist on oluline uurida kõiki tegureid, mis võivad kõrget või madalat tulemust moonutada järeldused.
Eksperdid ütlevad ka, et peaksite vältima R-ruudu väärtuste võrdlemist erinevate mudelite ja andmekogumite puhul. Juhtudel, kui võrreldavate andmete tüübid on suured, võivad tulemused olla eksitavad. Mudelite võrdlemiseks on keerulisemad meetmed kui R-ruudu väärtused, näiteks F-testid ja teabekriteeriumid.
Regressioonianalüüsi visualiseerimine
Exceli hajuvusdiagrammi kasutatakse kõige sagedamini andmehulkade vaheliste seoste kuvamiseks regressioonanalüüsi ajal. Ühe andmekomplekti väärtuste vahemik on näidatud horisontaalsel x-teljel ja teise komplekti väärtuste vahemik vertikaalsel y-teljel. Andmepunktid kaardistatakse x ja y väärtuste ristumiskohaga, kasutades väärtuspaare igast andmekogumist.
Kasutades reklaami- ja müüginäidet, kus reklaamikulud on loetletud veerus A ja igakuine tulu veerus B, horisontaaltelg näitaks igakuise sissetuleku vahemikku ja vertikaalne reklaami ulatust kulud. Diagrammi andmepunktid joonistatakse, vaadates veerus A ja veerus B külgnevaid lahtreid. Saadud punktide mustrit saab kasutada muutujate vahelise korrelatsiooni suuruse visualiseerimiseks.
