R bar squared là gì

R-Squared và R-Squared đã điều chỉnh là gì?

Nhìn vào chuyển động của thị trường chứng khoán, tôi phát hoảng !! cảm ơn các nhà thống kê, những người đã đưa ra những ý tưởng tuyệt vời để giúp bạn dễ dàng tìm hiểu về các dự đoán và chuyển động của cổ phiếu. Nếu chúng ta thực sự muốn đưa ra các quyết định về thị trường chứng khoán, điều mà chúng ta quan tâm, những điều đơn giản cần thiết để tìm hiểu đó là một số kiến ​​thức cơ bản về thống kê và cả về các thước đo lỗi với thông tin liên quan, mà chúng ta sẽ đề cập trong nội dung này.

Trước khi hiểu, về những khái niệm này, người ta phải rõ ràng với chủ đề quan trọng, tức là Hồi quy logistic khiến tôi chọn kiến ​​thức từ nội dung được cung cấp InsideAIML để hiểu dễ dàng.

Hãy bắt đầu hiểu những khái niệm quan trọng nhất đó là:

1. R-Squared là gì?
2. Làm thế nào để tính toán R-Squared?
3. Hạn chế của R-Squared.
4. Điều chỉnh R-Squared là gì?
5. Sự khác biệt giữa R-Squared và R-Squared đã điều chỉnh?
6. Phần kết luận.

Trong hệ số bình phương R là việc xác định công cụ thống kê, đo lường mức độ an toàn của bất kỳ hiệu suất nào, có thể được quy cho hiệu suất của một chỉ số chuẩn cụ thể.

Nó cũng là thước đo Thống kê, đại diện cho tỷ lệ phương sai của một biến phụ thuộc. điều đó được giải thích bởi một biến độc lập hoặc các biến trong mô hình hồi quy.

Trong khi sự tương quan giải thích độ mạnh của mối quan hệ, giữa một biến độc lập và phụ thuộc, R bình phương giải thích mức độ phương sai của một biến, giải thích phương sai của biến thứ hai. Vì vậy, nếu R2 của một mô hình là 0,50, thì khoảng một nửa số biến thiên quan sát được có thể được giải thích bằng các đầu vào của mô hình.

R bình phương càng cao thì càng có nhiều biến thể được giải thích bởi các biến đầu vào của chúng tôi, do đó được gọi là mô hình tốt ..

Ghi chú:-

Thay vì làm việc với nhiều tham số, cách dễ hiểu nhất là kiểm tra độ chính xác của mô hình bằng cách xem bình phương R, trực tiếp từ bảng mô tả / tóm tắt thống kê từ dự án đã tạo.

Hãy hiểu những điểm này của bình phương R, với ví dụ về hiệu suất danh mục đầu tư S&P.

1. R-bình phương, không định lượng là hiệu suất của danh mục đầu tư, thay vào đó nó chỉ ra mối tương quan tồn tại giữa hiệu suất của danh mục đầu tư và chỉ số chuẩn.
2. R bình phương được đo trên thang từ 1 đến 100, giá trị càng cao. danh mục đầu tư càng được giải thích bằng hiệu suất, bằng chỉ số liên quan
3. Giá trị R-Square của 100 cho biết, tất cả các chuyển động của chứng khoán đang được giải thích bằng các chuyển động trong chỉ mục.
4. R bình phương cho chỉ số giá trị từ 70 đến 100 cho thấy mối tương quan chặt chẽ giữa lợi nhuận thực của danh mục đầu tư và giá trị chỉ số chuẩn dưới 70, cho thấy mối tương quan tương quan trung bình.
5. Sự an toàn với bình phương R có nghĩa là, 90% biến động giá chứng khoán được giải thích bởi thời điểm chỉ số, điều này cho phép nhà đầu tư đánh giá hiệu suất liên quan của chỉ số danh mục đầu tư và dự đoán danh mục đầu tư có thể hoạt động như thế nào trong tương lai, khi so sánh chống lại thị trường có âm mưu.
6. Ví dụ: Mr.X tìm kiếm cổ phiếu tiềm năng của danh mục S&P có hiệu suất tương quan chặt chẽ, những cổ phiếu có giá trị R bình phương, những cổ phiếu như A, B & C với giá trị R bình phương 85,95 và 45 tương ứng, sau đó Mr. .X sẽ loại bỏ trực tiếp kho C [45]. vì giá trị bình phương R cao có thể được bao gồm với chỉ báo kỹ thuật trên biểu đồ giá để dễ dàng đánh giá.

Bình phương Nhiều R được tính như sau:

Nhiều R bình phương = 1 - SSE / SST

trong đó:
1. SSE là tổng bình phương của các phần dư.

Phần dư là chênh lệch giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế và có thể được truy cập bằng phần dư của Mô hình dự đoán.

2. SST là tổng bình phương.

Nó được tính bằng cách tổng bình phương của sự khác biệt giữa giá trị thực và giá trị trung bình.

Ví dụ:
giả sử chúng ta có các mô hình khác nhau với giá trị là 5, 6, 7 và 8 và một mô hình dự đoán kết quả là 4,5, 6,3, 7,2 và 7,9. Sau đó,
SSE có thể được tính như sau:

SSE = [54,5] ^ 2 + [66,3] ^ 2 + [77,2] ^ 2 + [87,9] ^ 2;
Ở đây nó sẽ tính toán sự khác biệt giữa giá trị ban đầu với các giá trị dự đoán trong đó kết quả đầu ra là:

0,04,

0,09,

0,04,

0,01.

SST có thể được tính như sau:

trung bình = [5 + 6 + 7 + 8] / 4 = 6,5;

SST = [56,5] ^ 2 + [66,5] ^ 2 + [76,5] ^ 2 + [86,5] ^ 2.

0,25,

0,25,

0,25,

2,25. tương ứng

Vì vậy, đây là những khái niệm cơ bản, về số liệu lỗi nhưng hãy làm việc với bình phương R đã điều chỉnh.

hạn chế của R bình phương.

Tuy nhiên, vấn đề với R bình phương là nó sẽ giữ nguyên hoặc tăng lên khi thêm nhiều biến hơn, ngay cả khi chúng không có bất kỳ mối quan hệ nào với các biến đầu ra.

Đây là lúc Hình vuông R đã điều chỉnh có ích. Hình vuông R được điều chỉnh sẽ phạt bạn vì đã thêm các biến không cải thiện mô hình hiện có của bạn .

Do đó, nếu bạn đang xây dựng hồi quy tuyến tính trên nhiều biến, bạn nên sử dụng Bình phương R đã điều chỉnh để đánh giá mức độ tốt của mô hình. Trong trường hợp bạn chỉ có một biến đầu vào, bình phương R và bình phương R được điều chỉnh sẽ hoàn toàn giống nhau.

Thông thường, bạn càng thêm nhiều biến không có ý nghĩa vào mô hình, khoảng cách giữa R bình phương và R bình phương điều chỉnh càng tăng.

Điều chỉnh R-Squared là gì?

Giá trị R bình phương được điều chỉnh tương tự như giá trị R bình phương Nhiều
nhưng nó chiếm số lượng biến. Điều này có nghĩa là Bình phương nhiều R sẽ luôn tăng.
khi một biến mới được thêm vào mô hình dự đoán, nhưng nếu biến đó là biến không có ý nghĩa, thì giá trị bình phương R đã điều chỉnh sẽ giảm.

Đây,

• n đại diện cho số điểm dữ liệu trong tập dữ liệu của chúng tôi
• k đại diện cho số lượng các biến độc lập và
• R đại diện cho các giá trị bình phương R được xác định bởi mô hình.

R-Bình phương

1. R-Squared cho biết các thuật ngữ [điểm dữ liệu] phù hợp với đường cong hoặc đường như thế nào.
2. Giá trị R bình phương bằng 1 có nghĩa là nó là một mô hình dự đoán hoàn hảo.

1. R-Bình phương điều chỉnh là một dạng đặc biệt của R-Squared, hệ số xác định.
2. R-bình phương điều chỉnh là để đánh giá độ tốt của mô hình.
3. R-Bình phương được điều chỉnh cũng cho biết mức độ phù hợp của các thuật ngữ với một đường cong hoặc đường, nhưng điều chỉnh cho số lượng các thuật ngữ trong một mô hình.
4. Hình vuông R được điều chỉnh sẽ phạt bạn vì đã thêm các biến không cải thiện mô hình hiện có của bạn.

Chúng ta bắt đầu hiểu về khái niệm bình phương R và các ký tự của nó. Sau đó, được tìm thấy, nó tiếp tục tăng khi các biến số tăng lên, đây không phải là dấu hiệu tốt cho việc dự đoán các chuyển động, đi kèm với khái niệm Hình vuông R điều chỉnh, giúp chúng tôi đưa ra mức độ tốt của mô hình, cũng giúp xử lý các giá trị , với các biến bổ sung để cải thiện các mô hình hiện có.

Hy vọng điều này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về R-Squared và Adjusted R-Squared, trong khái niệm này. . để có thêm kiến ​​thức thông tin, hãy truy cập vào các liên kết có liên quan này để nâng cao kỹ năng của một người để có được chuyên môn.

//saurabhmirgane007.medium.com/what-is-apriori-method-in-machine-learning-3ad4994d2ef00

//insideaiml.com/article-details/Data-Science-is-dead.-Long-live-Business-Science-300

//saurabhmirgane007.medium.com/what-is-unit-testing-in-python-c2d38d72e032

Cám ơn bạn.