R二乗対調整済みR二乗：概要
R 2乗（R 2 ）および調整されたR 2乗により、投資家はベンチマークの値に対して投資信託の値を測定できます。 投資家は、この計算を使用して、特定のベンチマークに対してポートフォリオを測定することもできます。
これらの値の範囲は0〜100です。結果の数値は、特定の証券グループのパフォーマンスを示すものではなく、保有からのリターンが測定されたベンチマークのリターンにどれだけ近いかを測定するだけです。
R 2乗（決定係数とも呼ばれる）は、投資の将来の結果を予測するために使用される統計分析ツールであり、単一の測定モデルにどれだけ密接に整合するかを示します。
調整済みR 2乗は、投資の相関関係をいくつかの測定モデルと比較します。
R二乗
R-squaredは、係数の球形図とその予測が偏っているかどうかを検証できません。 また、回帰モデルが満足のいくものであるかどうかも示しません。 適切なモデルの場合はRの2乗図、適合しないモデルの場合は高いRの2乗図を表示できます。 R 2の値が低いほど、2つの変数の相互相関は小さくなります。 通常、70％を超える結果は、ポートフォリオが測定ベンチマークに厳密に従っていることを示しています。 Rの2乗値が高いことは、ベータ測定値の信頼性も示しています。 ベータ版は、証券またはポートフォリオのボラティリティを測定します。
R 2乗と調整済みR 2乗の主な違いの1つは、R 2がモデル内のすべての独立変数（ベンチマーク）が従属変数（ミューチュアルファンドまたはポートフォリオ）の変動を説明することを想定していることです。 モデル内のすべての独立変数が従属変数に影響を与えるかのように、説明された変動の割合を示します。 現実の世界では、この1対1の関係はめったに起こりません。 一方、調整済みR-2乗は、実際には従属変数に影響を与える独立変数のみによって説明される変動の割合を示します。
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調整済みR平方
調整されたR-2乗は、予測変数として知られる多様な数の独立変数を含む回帰モデル（2つ以上の変数）の記述力を比較します。 モデルに追加されるすべての予測変数または独立変数は、Rの2乗値を増加させ、決して減少させません。 そのため、複数の予測変数を含むモデルはより高いR2値を返し、より適切なように見える場合があります。 ただし、この結果はより多くの用語を含むためです。
調整されたR-2乗は変数の追加を補正し、新しい予測子が確率によって得られるものよりもモデルを強化する場合にのみ増加します。 逆に、予測子がモデルを改善する確率は、偶然の予測よりも小さくなると減少します。
統計モデルで使用されるデータポイントが少なすぎる場合は、オーバーフィットと呼ばれます。 過剰適合は、不当な高いR 2乗値を返す可能性があります。 この誤った数値は、パフォーマンスの結果を予測する能力の低下につながる可能性があります。 調整されたR-2乗は、モデル内の予測子の数に対するR 2の修正バージョンです。 調整されたR-2乗は負の場合もありますが、常にそうとは限りません。
0と100の間のR-2乗値は、基本的な関係がない場合でもデータのサンプルで線形関係を示しますが、調整されたR-2乗は、基本母集団の関係の度合いの最適な推定値を提供します。
モデルとR-squaredの相関を表示するには、上限が最も高いモデルを選択します。 ただし、モデルを比較するための最良かつ最も簡単な方法は、調整されたR二乗が小さいモデルを選択することです。 調整済みR 2乗は、非線形モデルを比較するための典型的なモデルではありませんが、代わりに複数の線形回帰を示しています。
重要なポイント
- R 2乗と調整されたR 2乗の主な違いの1つは、R 2乗はモデル内のすべての独立変数が従属変数の変動を説明すると仮定していることです。 調整済みR 2乗は、モデル内の予測子の数に対するR 2乗の修正バージョンです。
