वित्तीय दुनिया में, आर-स्क्वेर्ड 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-स्क्वेरर यह बताता है कि एक चर का विचरण दूसरे चर के विचरण को किस सीमा तक समझाता है। R- वर्ग के लिए सूत्र केवल सहसंबंध चुकता है।
आर-स्क्वेर्ड के साथ आम गलतियाँ
पहली सबसे आम गलती है कि आर-स्क्वेरिंग आ रहा है +/- 1 सांख्यिकीय महत्वपूर्ण है। एक रीडिंग +/- 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 का परीक्षण यह निर्धारित करने के लिए 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-स्क्वेर) 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। यह निवेश पेशेवरों के बीच भी अक्सर होता है।
स्टॉक मूल्य सहसंबंध (या आर-स्क्वेर्ड) के लिए, आप अनिवार्य रूप से दो प्रश्न पूछ रहे हैं: एक निश्चित अवधि में क्या वापसी होती है, और यह कैसे होता है? यदि पिछले 52 सप्ताह में प्रतिदिन प्रतिशत में 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। इनमे से कौन 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 करने के कई तरीके हैं।
सबसे सरल तरीका दो डेटा सेट प्राप्त करना और अंतर्निहित आर-स्क्वेर्ड फॉर्मूला का उपयोग करना है। अन्य विकल्प एक सहसंबंध को खोजने और फिर इसे वर्गाकार करना है। दोनों नीचे दिखाए गए हैं:
