r al cuadrado – Definición, Qué es r al cuadrado y Cómo funciona r al cuadrado?

Significado de R al cuadrado

  • Es una medida estadística que se utiliza para indicar la proporción de la varianza de una variable dependiente de la variable independiente en un modelo de regresión.
  • Un modelo de regresión es el método estadístico utilizado en finanzas y otras disciplinas para determinar la fuerza y el carácter de la relación entre dos variables, una dependiente y otra independiente.
  • Mientras que la correlación en un modelo de regresión explica la fuerza de la relación entre una variable independiente y otra dependiente, R-cuadrado explica hasta qué punto la varianza de una variable afecta a la varianza de la segunda variable.
  • Se denomina popularmente coeficiente de determinación.

Cálculo de R al cuadrado

Se calcula de la siguiente manera
R2 =1- (Variación no explicada/ Variación total)
Los pasos para llegar a estas cifras son
Se deben tomar las observaciones o puntos de datos de las variables dependientes e independientes para encontrar la línea de mejor ajuste.
Se puede llegar a esta línea de mejor ajuste con la ayuda de un modelo de regresión.
Al calcular los valores previstos, hay que restar los valores reales y elevar los resultados al cuadrado.
Esto produce una lista de errores al cuadrado, que se suma y esto es igual a la varianza no explicada.
Para llegar a la varianza total, hay que restar el valor real medio de cada uno de los valores reales. Los resultados deben elevarse al cuadrado y sumarse.
A continuación, la primera suma de errores (varianza explicada) debe dividirse por la suma de la varianza total para llegar a R al cuadrado.

Más información sobre R al cuadrado

  • En el mundo de las finanzas, se representa como un porcentaje de los movimientos de un fondo o valor en línea con un índice de referencia i.e. decir un R Cuadrado del 100% implica que el movimiento de los valores está completamente en la misma dirección/ movimiento que el índice.
  • Los fondos con un R Cuadrado bajo (70% o menos) demuestran que el valor no se ajusta a los movimientos del índice.
  • Un valor de R-cuadrado más alto dirigirá inevitablemente hacia una cifra beta más útil.

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