Finans ve istatistikte, R-kare (veya R2) olarak da adlandırılan belirleme katsayısı, bir matematiksel modelde kullanılan iki veri seti arasındaki ilişkinin bir ölçüsüdür.
Resim Kredisi: ijeab/iStock/GettyImages
Finans ve istatistik alanında, determinasyon katsayısıolarak da anılır R-kare (veya r2) matematiksel bir modelde kullanılan iki veri seti arasındaki ilişkinin bir ölçüsüdür. Modeldeki bağımsız değişkenden tahmin edilebilen bağımlı değişkendeki varyans oranını temsil eder. Gözlemlenen sonuçlara dayalı olarak gelecekteki sonuçların tahminlerini değerlendirmek için genellikle regresyon analizlerinde kullanılır. RSQ işlevini kullanarak Excel'de R-kare hesaplayabilirsiniz.
katsayı. Excel'de Kararlılık
Microsoft Excel'de, iki veri noktası kümesi için R-kare değerini belirlemek için RSQ işlevi kullanılır. İşlev, x ve y değişkenleri arasındaki doğrusal korelasyonu ölçen Pearson çarpım moment korelasyon katsayısının karesini döndürür. Korelasyon katsayısı her zaman -1 ve +1 aralığındadır. Excel'de RSQ tarafından döndürülen değer her zaman 0 ile 1 arasındadır (bir korelasyon katsayısının karesi olarak hesaplandığından asla negatif bir değer döndüremez).
Günün Videosu
RSQ İşlev Sözdizimi
RSQ işlevi, bilinen_x ve bilinen_y olarak adlandırılan bağımsız değişkenler olarak iki veri kümesi alır. Bu veri kümeleri, bir sayı listesi veya bir hücre referansları listesi veya aralığı şeklinde olabilir. Örneğin, reklamcılık için harcanan para ile reklam için harcanan para üzerinde bir regresyon analizi yapmak istediğinizi varsayalım. Aylık reklam harcamalarının A sütununda ve aylık gelirin B sütununda listelendiği satışlardan elde edilen gelir. RSQ işlevini, A (reklam maliyetleri) ve B (gelir) sütunlarındaki 1 ila 10. satırlardaki değerleri kullanan RSQ(A1:A10,B1:B10) girerek kullanabilirsiniz.
CORREL ve PEARSON İşlevlerini Kullanma
Excel ayrıca, CORREL ve PEARSON işlevlerini kullanarak iki veri kümesi için korelasyon katsayısını hesaplamanın bir yolunu sağlar. RSQ işlevi gibi, hem CORREL hem de PEARSON, bağımsız değişken olarak iki hücre değeri aralığı alır. Korelasyon katsayısını bulmak için CORREL veya PEARSON sonucunu almak ve sonucun karesini almak, belirleme katsayısını belirlemek için RSQ işlevini kullanmakla aynıdır.
RSQ Sonuçlarını Yorumlama
CORREL ve PEARSON işlevleri, -1 ile 1 arasında değerler döndürür. Bu, argüman olarak sağlanan iki veri seti arasındaki pozitif veya negatif korelasyonun boyutsuz bir ölçüsüdür. RSQ işlevinden dönüş değeri 0 ile 1 arasındadır ve bazen 0 ile 100 arasında bir yüzde olarak ifade edilir. Birçok analist, daha yüksek bir RSQ sonucunun daha doğru bir matematiksel modeli gösterdiğine inanırken, diğerleri çizmeden önce yüksek veya düşük bir sonucu çarpıtabilecek tüm faktörlere bakmanın önemli olduğunu söyleyin sonuçlar.
Uzmanlar ayrıca farklı modeller ve veri kümeleri için R-kare değerlerini karşılaştırmaktan kaçınmanız gerektiğini söylüyor. Karşılaştırılan veri türü arasında büyük farklılıklar olduğu durumlarda sonuçlar yanıltıcı olabilir. Modelleri karşılaştırmak için F-Testleri ve bilgi kriterleri gibi R-kare değerlerinden daha karmaşık ölçüler vardır.
Regresyon Analizini Görselleştirme
Excel dağılım grafiği, çoğunlukla regresyon analizleri sırasında veri kümeleri arasındaki ilişkileri göstermek için kullanılır. Bir veri kümesinin değer aralığı yatay x ekseninde ve diğer kümenin aralığı dikey y ekseninde gösterilir. Veri noktaları, her veri kümesindeki değer çiftleri kullanılarak x ve y değerlerinin kesişimine eşlenir.
Reklam maliyetlerinin A sütununda, aylık gelirin B sütununda listelendiği reklam ve satış örneğini kullanarak, yatay eksen aylık gelir aralığını, dikey eksen ise reklam aralığını gösterir. maliyetler. Grafikteki veri noktaları, A sütunu ve B sütunundaki bitişik hücrelere bakılarak çizilir. Ortaya çıkan nokta deseni, değişkenler arasındaki korelasyon miktarını görselleştirmek için kullanılabilir.
