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상관 관계가 독립 변수와 종속 변수 간 관계의 강도를 설명하는 경우 R 제곱은 한 변수의 분산이 두 번째 변수의 분산을 어느 정도 설명하는지 설명합니다. R 제곱에 대한 수식은 단순히 상관 제곱입니다. ( 엑셀에 대해 더 알고 싶으십니까? 엑셀 코스 를 보시려면 인포 피디아 아카데미를 방문하십시오).

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R- 제곱이있는 일반적인 실수

가장 흔한 실수는 +/- 1에 가까워지는 R 제곱이 통계적으로 유의하다고 가정하는 것입니다. 독서가 +/- 1에 가까워지면 실제 통계적 유의성의 확률이 높아 지지만 더 이상의 테스트없이 결과만으로는 알 수 없습니다. 통계 테스트는 전혀 간단하지 않습니다. 그것은 여러 가지 이유로 복잡해질 수 있습니다. 이를 간략하게 설명하기 위해, 상관 관계의 중요한 가정 (따라서 R- 제곱)은 변수가 독립적이며 이들 사이의 관계가 선형이라는 것입니다. 이론적으로 상관 관계 계산이 적절한 지 판단하기 위해 이러한 주장을 테스트 할 것입니다.

두 번째로 흔한 실수는 데이터를 공통 단위로 정규화하는 것을 잊는 것입니다. 두 베타에서 상관 관계 (또는 R- 제곱)를 계산할 경우 해당 단위는 이미 표준화되어 있습니다. 단위는 베타입니다. 그러나 주식 상관 관계를 원할 경우 주가를 변경하지 않고 수익률로 정규화하는 것이 중요합니다. 이는 투자 전문가들조차도 너무 자주 발생합니다.

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주가 상관 관계 (또는 R- 제곱)의 경우, 본질적으로 다음과 같은 두 가지 질문을 제기하고 있습니다. 특정 기간 동안의 수익률은 무엇이며, 그 차이는 다른 기간에 대한 다른 증권 분산과 어떤 관련이 있습니까? 같은 기간? 지난 주 529 일간 수익률이 999 %로 변동하는 경우 두 가지 증권의 상관 관계 (R- 제곱)는 높지만, 수익률이 매월

월간 변동하는 경우 낮은 상관 관계가있을 수 있습니다. 지난 52 주. 어느 것이 "더 나은"것인가? 실제로 완벽한 대답은 없으며 시험의 목적에 달려 있습니다. Excel에서 R- 제곱 계산 방법 Excel에서 R 제곱 계산에는 여러 가지 방법이 있습니다. 가장 간단한 방법은 두 개의 데이터 세트를 가져와 내장 된 R 제곱 수식을 사용하는 것입니다. 다른 대안은 상관 관계를 찾아 내고 그것을 정사각형으로 만드는 것입니다. 두 가지 모두 아래에 나와 있습니다.