R平方定义和实例|

它是什么：

R平方，通常表示为R2，是一种评估两个系列的事件。它通常用于描述证券市场相对于相关指数变动的部分运动。

工作原理（示例）：

从技术上讲，R2用于衡量数据集中变化的比例。它是使用统计方法计算的，该统计方法测量数据与数据预期差异的比例。如果方差很高，则R2很低。相反，如果方差很小（即观测值接近预期值），则R2很高。统计上，R2落在0和1之间。在财务报告中，R平方值显示为介于0和100之间的值（R2是100）。该度量描述了未来结果可能如何被统计模型预测。

如下图所示，两个事件具有1对1的关系（即沿着X轴的一个单位与沿着Y轴的一个单位相匹配，R2是1.如果两个事件的移动不是紧密匹配，例如R2下降，当事件之间没有明显关系时（即事件相互之间呈现随机性），R2下降到接近0.

实际上，R2是有用的工具来确定事件之间的相关性，例如，特定供给的价格之间的密切关系或相关性可以用R2来描述，通常是因为供应商可能处于同一行业并且由相同的供需因素驱动。衡量固定收入证券反对国库券。股票是根据标准普尔500指数衡量的。

为什么重要：

R平方 通常用于总结两个事件之间的统计关系或统计相关性。虽然这可能是事实，但并不能证明存在因果关系。与大多数统计模型一样，它们的预测能力与对事件本身的理解一样好。在证券市场中，高R平方表明证券的表现与指数的变动一致。低R平方表明安全性不遵循索引。