金融の世界では、R-squaredは、ベンチマークインデックスの動きによって説明できるファンドまたは証券の動きの割合を表す統計的尺度です。 相関が独立変数と従属変数間の関係の強さを説明するのに対して、R-squaredは、1つの変数の分散が2番目の変数の分散をどの程度説明するかを説明します。 R 2乗の式は、単純に相関2乗です。
R-Squaredの一般的な間違い
最初の最も一般的な間違いは、+ /-1に近づくR 2乗が統計的に有意であると仮定することです。 読み取り値が+/- 1に近づくと、実際の統計的有意性の可能性が確実に高まりますが、さらにテストを行わないと、結果だけに基づいて知ることはできません。 統計的検定はまったく簡単ではありません。 いくつかの理由で複雑になる可能性があります。 これについて簡単に触れますと、相関の重要な仮定（したがってRの2乗）は、変数が独立しており、変数間の関係が線形であるということです。 理論的には、これらのクレームをテストして、相関計算が適切かどうかを判断します。
2番目によくある間違いは、データを共通の単位に正規化するのを忘れることです。 2つのベータの相関（またはR 2乗）を計算している場合、単位はすでに正規化されています。単位はベータです。 ただし、株価を相関させる場合は、株価の変化ではなく、収益率を正規化することが重要です。 これは、投資の専門家の間でも頻繁に起こります。
株価相関（またはR 2乗）の場合、基本的に2つの質問をします。特定の期間のリターンとは何ですか？また、その分散は同じ期間の別の証券の分散とどのように関連しますか？ 過去52週間の 1日あたり の収益率が変化する場合、2つの証券の相関（またはR 2乗）が高くなりますが、過去52週間の収益が 月ごとの 変化である場合、相関は低くなります。 どちらの方がよいですか"？ 完璧な答えはありません。テストの目的によって異なります。
ExcelでR二乗を計算する方法
ExcelでR-2乗を計算する方法はいくつかあります。
最も簡単な方法は、2つのデータセットを取得し、組み込みのR 2乗式を使用することです。 他の代替方法は、相関を見つけて、それを二乗することです。 以下に両方を示します。
