¿Qué es R-Squared?

R-cuadrado (R2) es una medida estadística que representa la proporción de la varianza de una variable dependiente que se explica por una o varias variables independientes en un modelo de regresión. Mientras que la conexión aclara la calidad de la conexión entre una variable autónoma y una variable dependiente, el R-cuadrado revela hasta qué punto la fluctuación de una variable aclara la diferencia de la variable subsiguiente. En esta línea, en el caso de que el R2 de un modelo sea 0,50, en ese punto, aproximadamente el 50% de la variedad observada puede ser aclarada por las fuentes de información del modelo.

En la contribución, el R-cuadrado se suele descifrar como el nivel de una reserva o los avances en materia de seguridad que se pueden aclarar mediante los avances en una lista de referencia. Por ejemplo, un R-cuadrado para un valor de salario fijo frente a un registro de bonos distingue el grado de desarrollo de valor de la seguridad que no es sorprendente que dependa de un desarrollo de valor del archivo. El equivalente puede aplicarse a un título de renta fija frente al registro de S&P 500, o algún otro archivo significativo.

La fórmula para R-Squared es

R2= 1 – (Variación explicada Variación / total)

Figurando R-cuadrado

El recuento real de R-cuadrado requiere unas cuantas etapas. Esto incorpora tomar los focos de información (percepciones) de los factores dependientes y autónomos y encontrar la línea de mejor ajuste, frecuentemente a partir de un modelo de recaída. A partir de ese punto, se calcularían las cualidades anticipadas, se restarían las cualidades genuinas y se cuadrarían los resultados. Esto produce un resumen de errores al cuadrado, que luego se suma y se eleva a la fluctuación aclarada.

Para determinar la diferencia absoluta, se restaría el incentivo normal genuino de las cualidades anticipadas, se cuadrarían los resultados y se sumarían. A partir de ese punto, separa la totalidad primaria de los errores (cambio aclarado) de la totalidad constante (fluctuación), resta el resultado de uno, y tienes la R-cuadrada. Calculando R-cuadrado

¿Qué te hace saber R-Squared?

Las calidades R-cuadradas van de 0 a 1 y normalmente se expresan como tasas de 0% a 100%. Una R-cuadrada de 100% implica que todos los desarrollos de una seguridad (u otra variable dependiente) son totalmente aclarados por los desarrollos de la lista (o la(s) variable(s) libre(s) que le interesan).

En la contribución, un alto R-cuadrado, en algún lugar en el rango de 85% y 100%, muestra que la presentación de la reserva se mueve generalmente de acuerdo con el archivo. Una tienda con un R-cuadrado bajo, en el 70% o menos, muestra que la seguridad no persigue en general los desarrollos del expediente. Un valor R-cuadrado más alto demostrará una cifra beta progresivamente útil. Por ejemplo, si una acción o reserva tiene una estimación de R-cuadrado cercana al 100%, sin embargo, tiene un beta por debajo de 1, sin duda está ofreciendo rendimientos equilibrados de mayor peligro.

La distinción entre R-cuadrado y R-cuadrado equilibrado

R-Squared sólo rellena como se espera en un modelo de recaída directa directa con una variable lógica. Con una recaída diferente compuesta por unos pocos factores libres, el R-Squared debe ser equilibrado. El R-cuadrado equilibrado piensa en la distinta intensidad de los modelos de recaída que incorporan cantidades variadas de indicadores. Cada indicador añadido a un modelo expande el R-cuadrado y nunca lo disminuye. En este sentido, un modelo con más términos puede parecer que tiene un ajuste superior sólo por la forma en que tiene más términos, mientras que el R-cuadrado equilibrado compensa la expansión de los factores y posiblemente aumenta si el nuevo término mejora el modelo por encima de lo que podría obtenerse por la probabilidad y disminuye cuando un indicador mejora el modelo no tanto como lo que se prevé por alguna coincidencia. En una condición de sobreajuste, se obtiene una estimación erróneamente alta de R-cuadrado, que provoca una disminución de la capacidad de previsión. Esta no es la situación con el R-cuadrado equilibrado.

Mientras que el R-cuadrado estándar puede ser utilizado para mirar la integridad de dos o modelar varios modelos, el R-cuadrado balanceado no es una medida decente para contrastar modelos no lineales o numerosas recaídas directas.

El contraste entre R-cuadrado y Beta

Beta y R-cuadrado son dos proporciones de relación relacionadas, aunque extraordinarias, sin embargo, beta es una proporción de peligro relativo. Un almacén común con un alto R-cuadrado se asocia excepcionalmente con un punto de referencia. En el caso de que la beta sea igualmente alta, podría crear mejores rendimientos que el punto de referencia, especialmente en los mercados de tendencia positiva. R-squared estima cuán firmemente cada ajuste en el costo de un beneficio está conectado con un punto de referencia. Beta estima cuán enormes son esos cambios de valor en relación con un punto de referencia. Utilizados conjuntamente, R-squared y beta dan a los especuladores una imagen exhaustiva de la presentación de los administradores de beneficios. Una beta de precisamente 1,0 implica que el peligro (imprevisibilidad) del beneficio es indistinguible del de su punto de referencia. Básicamente, R-squared es un procedimiento de investigación de hechos para el uso pragmático y la fiabilidad de las betas de las protecciones

Restricciones de R-Squared

R-cuadrado le dará una medida de la conexión entre los desarrollos de una variable necesitada dependiente de los desarrollos de una variable autónoma. No le revelará si su modelo elegido es positivo o negativo, ni le revelará si la información y las previsiones son unilaterales. Un cuadrado R alto o bajo no es realmente afortunado o desafortunado, ya que no transmite la fiabilidad del modelo, ni si has elegido la recaída correcta. Puedes obtener un R-cuadrado bajo para un modelo decente, o un R-cuadrado alto para un modelo ineficaz, y al revés.