R- స్క్వేర్డ్ వర్సెస్ సర్దుబాటు చేసిన R- స్క్వేర్డ్: ఒక అవలోకనం
R- స్క్వేర్డ్ (R 2) మరియు సర్దుబాటు చేయబడిన R- స్క్వేర్ ఒక పెట్టుబడిదారుడు ఒక బెంచ్ మార్క్ విలువకు వ్యతిరేకంగా మ్యూచువల్ ఫండ్ విలువను కొలవడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇచ్చిన బెంచ్‌మార్క్‌కు వ్యతిరేకంగా పెట్టుబడిదారులు తమ పోర్ట్‌ఫోలియోను కొలవడానికి కూడా ఈ గణనను ఉపయోగించవచ్చు.
ఈ విలువలు 0 మరియు 100 మధ్య ఉంటాయి. ఫలిత సంఖ్య ఒక నిర్దిష్ట సెక్యూరిటీల సమూహం ఎంత బాగా పనిచేస్తుందో సూచించదు మరియు ఇది హోల్డింగ్స్ నుండి వచ్చే రాబడి కొలిచిన బెంచ్‌మార్క్‌తో ఎంత దగ్గరగా ఉందో మాత్రమే కొలుస్తుంది.
R- స్క్వేర్డ్-నిర్ణయానికి గుణకం అని కూడా పిలుస్తారు-ఇది పెట్టుబడి యొక్క భవిష్యత్తు ఫలితాన్ని అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే ఒక గణాంక విశ్లేషణ సాధనం మరియు ఇది ఒకే కొలిచిన మోడల్‌కు ఎంత దగ్గరగా ఉంటుంది.
సర్దుబాటు చేయబడిన R- స్క్వేర్డ్ పెట్టుబడి యొక్క పరస్పర సంబంధాన్ని అనేక కొలిచిన మోడళ్లతో పోలుస్తుంది.
R-స్క్వేర్డ్
గుణకం బాల్ పార్క్ సంఖ్య మరియు దాని అంచనాలు పక్షపాతంతో ఉన్నాయో లేదో R- స్క్వేర్డ్ ధృవీకరించలేదు. రిగ్రెషన్ మోడల్ సంతృప్తికరంగా ఉందో లేదో కూడా ఇది చూపదు; ఇది మంచి మోడల్ కోసం R- స్క్వేర్డ్ ఫిగర్ లేదా సరిపోని మోడల్ కోసం అధిక R- స్క్వేర్డ్ ఫిగర్ చూపిస్తుంది. R 2 యొక్క తక్కువ విలువ రెండు వేరియబుల్స్ ఒకదానితో ఒకటి పరస్పరం సంబంధం కలిగి ఉంటాయి. 70% కంటే ఎక్కువ ఫలితాలు సాధారణంగా పోర్ట్‌ఫోలియో కొలిచిన బెంచ్‌మార్క్‌ను దగ్గరగా అనుసరిస్తుందని సూచిస్తుంది. అధిక R- స్క్వేర్డ్ విలువలు బీటా రీడింగుల విశ్వసనీయతను కూడా సూచిస్తాయి. బీటా భద్రత లేదా పోర్ట్‌ఫోలియో యొక్క అస్థిరతను కొలుస్తుంది.
R- స్క్వేర్డ్ మరియు సర్దుబాటు చేసిన R- స్క్వేర్డ్ మధ్య ఒక ప్రధాన వ్యత్యాసం ఏమిటంటే, మోడల్‌లోని ప్రతి స్వతంత్ర వేరియబుల్ - బెంచ్‌మార్క్ R ను R 2 umes హిస్తుంది, ఇది ఆధారిత వేరియబుల్-మ్యూచువల్ ఫండ్ లేదా పోర్ట్‌ఫోలియోలోని వైవిధ్యాన్ని వివరిస్తుంది. మోడల్‌లోని అన్ని స్వతంత్ర చరరాశులు డిపెండెంట్ వేరియబుల్‌ను ప్రభావితం చేసినట్లుగా ఇది వివరించిన వైవిధ్యం యొక్క శాతాన్ని ఇస్తుంది. వాస్తవ ప్రపంచంలో, ఈ ఒకరితో ఒకరు సంబంధం చాలా అరుదుగా జరుగుతుంది. సర్దుబాటు చేయబడిన R- స్క్వేర్డ్, మరోవైపు, స్వతంత్ర చరరాశులచే వివరించబడిన వైవిధ్యం యొక్క శాతాన్ని ఇస్తుంది, వాస్తవానికి, ఆశ్రిత వేరియబుల్‌ను ప్రభావితం చేస్తుంది.
R- స్క్వేర్డ్ తరచుగా స్టాక్ ధరల కదలికలను అంచనా వేయడానికి గణాంక సరళ తిరోగమనాలతో ఉపయోగించబడుతుంది, అయితే ఇది వ్యాపారులు తమ ఆయుధాగారాలలో కలిగి ఉండవలసిన అనేక సాంకేతిక సూచికలలో ఒకటి. ఇన్వెస్టోపీడియా యొక్క టెక్నికల్ అనాలిసిస్ కోర్సు సాంకేతిక సూచికలు మరియు చార్ట్ నమూనాల సమగ్ర అవలోకనాన్ని ఐదు గంటల ఆన్-డిమాండ్ వీడియోతో అందిస్తుంది. మీరు అత్యంత ప్రాచుర్యం పొందిన అన్ని పద్ధతులను నేర్చుకుంటారు మరియు రిస్క్-సర్దుబాటు చేసిన రాబడిని పెంచడానికి వాటిని నిజ జీవిత మార్కెట్లలో ఎలా ఉపయోగించాలో నేర్చుకుంటారు.
సర్దుబాటు చేసిన R- స్క్వేర్డ్
సర్దుబాటు చేయబడిన R- స్క్వేర్డ్ రిగ్రెషన్ మోడళ్ల యొక్క వివరణాత్మక శక్తిని-రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ వేరియబుల్స్-పోల్చి చూస్తుంది-ఇందులో విభిన్న సంఖ్యలో స్వతంత్ర చరరాశులు ఉన్నాయి-వీటిని ప్రిడిక్టర్ అని పిలుస్తారు. ప్రతి ప్రిడిక్టర్ లేదా ఇండిపెండెంట్ వేరియబుల్, మోడల్‌కు జోడించినప్పుడు R- స్క్వేర్డ్ విలువను పెంచుతుంది మరియు దానిని ఎప్పటికీ తగ్గించదు. కాబట్టి, అనేక ict హాజనితలను కలిగి ఉన్న మోడల్ అధిక R2 విలువలను తిరిగి ఇస్తుంది మరియు మంచి ఫిట్‌గా అనిపించవచ్చు. అయితే, ఈ ఫలితం ఎక్కువ నిబంధనలతో సహా దీనికి కారణం.
సర్దుబాటు చేయబడిన R- స్క్వేర్డ్ వేరియబుల్స్ యొక్క అదనంగా భర్తీ చేస్తుంది మరియు క్రొత్త ప్రిడిక్టర్ సంభావ్యత ద్వారా పొందగలిగే దాని కంటే ఎక్కువ మోడల్‌ను పెంచుకుంటే మాత్రమే పెరుగుతుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, ict హాజనిత మోడల్ ద్వారా అవకాశం ద్వారా than హించిన దాని కంటే తక్కువగా మెరుగుపడినప్పుడు అది తగ్గుతుంది.
గణాంక నమూనాలో చాలా తక్కువ డేటా పాయింట్లను ఉపయోగించినప్పుడు దానిని ఓవర్ ఫిట్టింగ్ అంటారు. ఓవర్ ఫిటింగ్ అనవసరమైన అధిక R- స్క్వేర్డ్ విలువను తిరిగి ఇవ్వగలదు. ఈ తప్పు సంఖ్య పనితీరు ఫలితాలను అంచనా వేయగల సామర్థ్యం తగ్గుతుంది. సర్దుబాటు చేయబడిన R- స్క్వేర్డ్ అనేది మోడల్‌లోని ప్రిడిక్టర్ల సంఖ్య కోసం R 2 యొక్క సవరించిన సంస్కరణ. సర్దుబాటు చేయబడిన R- స్క్వేర్ ప్రతికూలంగా ఉంటుంది, కానీ ఎల్లప్పుడూ కాదు.
0 మరియు 100 మధ్య R- స్క్వేర్డ్ విలువ మరియు ప్రాథమిక సంబంధం లేనప్పుడు కూడా డేటా యొక్క నమూనాలో సరళ సంబంధాన్ని చూపిస్తుంది, సర్దుబాటు చేయబడిన R- స్క్వేర్డ్ ప్రాథమిక జనాభాలో సంబంధాల స్థాయికి ఉత్తమమైన అంచనాను ఇస్తుంది.
R- స్క్వేర్డ్‌తో మోడళ్ల పరస్పర సంబంధం చూపించడానికి, అత్యధిక పరిమితితో మోడల్‌ను ఎంచుకోండి. ఏదేమైనా, మోడళ్లను పోల్చడానికి ఉత్తమమైన మరియు సులభమైన మార్గం చిన్న సర్దుబాటు చేసిన R- స్క్వేర్‌తో ఒకదాన్ని ఎంచుకోవడం. సర్దుబాటు చేయబడిన R- స్క్వేర్డ్ నాన్ లీనియర్ మోడళ్లను పోల్చడానికి ఒక సాధారణ మోడల్ కాదు, బదులుగా, బహుళ లీనియర్ రిగ్రెషన్లను చూపిస్తుంది.
కీ టేకావేస్
- R- స్క్వేర్డ్ మరియు సర్దుబాటు చేయబడిన R- స్క్వేర్డ్ మధ్య ఒక ప్రధాన వ్యత్యాసం ఏమిటంటే, మోడల్‌లోని ప్రతి స్వతంత్ర వేరియబుల్ డిపెండెంట్ వేరియబుల్‌లోని వైవిధ్యాన్ని వివరిస్తుందని R- స్క్వేర్డ్ అనుకుంటుంది. సర్దుబాటు చేయబడిన R- స్క్వేర్డ్ అనేది మోడల్‌లోని ప్రిడిక్టర్ల సంఖ్య కోసం R- స్క్వేర్డ్ యొక్క సవరించిన సంస్కరణ.
