5 May 2021 21:14

आप एक्सेल में आर-स्क्वेर्ड की गणना कैसे करते हैं?

R- चुकता क्या है?

वित्तीय दुनिया में, आर-स्क्वायर एक सांख्यिकीय उपाय है जो फंड के प्रतिशत या सुरक्षा के आंदोलनों का प्रतिनिधित्व करता है जिसे एक बेंचमार्क इंडेक्स में आंदोलनों द्वारा समझाया जा सकता है । जहाँ सहसंबंध एक स्वतंत्र और आश्रित चर के बीच संबंधों की मजबूती की व्याख्या करता है, वहीं आर-स्क्वेर यह बताता है कि एक चर का विचरण किस सीमा तक दूसरे चर के विचरण को समझाता है। R- वर्ग के लिए सूत्र केवल सहसंबंध चुकता है।

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आर-स्क्वेर्ड के साथ आम गलतियाँ

पहली सबसे आम गलती है कि आर-स्क्वेरिंग आ रहा है +/- 1 सांख्यिकीय महत्वपूर्ण है। एक पठन +/- 1 निश्चित रूप से वास्तविक सांख्यिकीय महत्व की संभावना को बढ़ाता है, लेकिन आगे के परीक्षण के बिना, अकेले परिणाम के आधार पर जानना असंभव है। सांख्यिकीय परीक्षण बिल्कुल सरल नहीं है; यह कई कारणों से जटिल हो सकता है। इसे संक्षेप में छूने के लिए, सहसंबंध (और इस प्रकार आर-स्क्वेर) की एक महत्वपूर्ण धारणा यह है कि चर स्वतंत्र हैं और उनके बीच संबंध रैखिक है। सिद्धांत रूप में, आप इन दावों को यह निर्धारित करने के लिए परीक्षण करेंगे कि क्या सहसंबंध गणना उचित है। 

दूसरी सबसे आम गलती डेटा को एक सामान्य इकाई में सामान्य करना भूल रही है। यदि आप दो बेटों पर एक सहसंबंध (या आर-स्क्वार्ड) की गणना कर रहे हैं, तो इकाइयां पहले से ही सामान्यीकृत हैं: इकाई बीटा है । हालांकि, यदि आप शेयरों को सहसंबंधित करना चाहते हैं, तो यह महत्वपूर्ण है कि आप उन्हें प्रतिशत वापसी में सामान्यीकृत करें, और मूल्य परिवर्तन साझा न करें। निवेश पेशेवरों के बीच भी यह सब बहुत बार होता है। 

के लिए वापसी की अवधि की एक निश्चित संख्या से अधिक है, और कैसे है कि विचरण दूसरे से संबंधित है प्रतिभूतियों इसी अवधि में विचरण? यदि पिछले 52 हफ्तों में प्रतिदिन प्रतिशत परिवर्तन हो तो दो प्रतिभूतियों का उच्च सहसंबंध (या R-squared) हो सकता है, लेकिन यदि पिछले 52 सप्ताह में मासिक परिवर्तन होता है तो निम्न सहसंबंध। कौन एक बेहतर है”? वास्तव में कोई सटीक उत्तर नहीं है, और यह परीक्षण के उद्देश्य पर निर्भर करता है।

एक्सेल में आर-स्क्वेरेड की गणना कैसे करें

Excel में R-squared की गणना के लिए कई तरीके हैं।

सबसे सरल तरीका दो डेटा सेट प्राप्त करना और अंतर्निहित आर-स्क्वेर्ड फॉर्मूला का उपयोग करना है। अन्य विकल्प एक सहसंबंध ढूंढना है और फिर इसे चौकोर करना है। दोनों नीचे दिखाए गए हैं: