Apa itu R Kuadrat yang Disesuaikan?
Adjusted R Squared mengacu pada alat statistik yang membantu investor mengukur sejauh mana varians variabel, yang bergantung dan dijelaskan dengan variabel independen. Ini mempertimbangkan dampak dari hanya variabel independen yang berdampak pada variasi variabel dependen.
Adjusted R Squared atau Modified R^2 menentukan sejauh mana varian dari variabel dependen, yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Keistimewaan dari R^2 yang dimodifikasi adalah bahwa ia tidak mempertimbangkan dampak dari semua variabel independen tetapi hanya yang berdampak pada variasi variabel dependen. Oleh karena itu, nilai R^2 yang dimodifikasi juga bisa negatif, meski tidak selalu negatif.
Rumus R kuadrat yang disesuaikan
Rumus untuk menghitung regresi R kuadrat yang disesuaikan adalah di bawah ini:
R^2 = {(1 / N) * Σ [(xi – x) * (Yi – y)] / (σx * σy)}^2
ini di situs web Anda, templat
, dll., Harap berikan kami tautan atribusi
Di mana
- R^2= disesuaikan R kuadrat dari persamaan regresi Persamaan RegresiRumus regresi digunakan untuk mengevaluasi hubungan antara variabel dependen dan independen dan untuk menentukan bagaimana perubahan variabel independen mempengaruhi variabel dependen. Y = a + b X +baca lebih lanjut
- N = Jumlah pengamatan dalam persamaan regresi
- Xi= Variabel independen dari persamaan regresi
- X = Rata-rata variabel independen dari persamaan regresi
- Yi = Variabel dependen dari persamaan regresi
- Y= MeanMeanMean mengacu pada rata-rata matematis yang dihitung untuk dua nilai atau lebih. Ada dua cara utama: rata-rata aritmatika, di mana semua angka ditambahkan dan dibagi dengan beratnya, dan dalam rata-rata geometris, kita mengalikan angka-angka tersebut, mengambil akar ke-N dan menguranginya dengan satu.baca lebih lanjut variabel dependen dari persamaan regresi
- σx = Simpangan baku variabel bebas
- σy = Standar deviasi variabel dependen.
Tolong dicatat
Untuk menghitungnya di Excel, perlu disediakan variabel y dan x di Excel, dan Excel menghasilkan seluruh output bersama dengan Adjusted R^2. Ini adalah kasus di mana sulit untuk menyediakan karya dalam format teks, tidak seperti rumus lainnya.
Penafsiran
Adjusted R Square menentukan sejauh mana varian dari variabel dependen, yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Dengan melihat nilai adjusted R^2, seseorang dapat menilai apakah data dalam persamaan regresi cocok. Semakin tinggi adjusted R^2, semakin baik persamaan regresinya karena hal ini menyiratkan bahwa variabel independen yang dipilih untuk menentukan variabel dependen dapat menjelaskan variasi variabel dependen.
Nilai R^2 yang dimodifikasi juga bisa negatif, meski tidak selalu negatif. Dalam adjusted R square, nilai adjusted R square akan naik dengan penambahan variabel independen hanya jika variasi variabel independen Variabel independen Variabel independen adalah objek atau periode waktu atau nilai input, perubahan yang digunakan untuk menilai dampak pada nilai output (yaitu tujuan akhir) yang diukur dalam pemodelan matematika atau statistik atau keuangan.baca lebih lanjut dampak variasi dalam variabel dependen. Ini tidak berlaku dalam kasus R^2, hanya relevan dengan nilai R^2 yang disesuaikan.
Contoh
Contoh 1
Mari kita coba dan pahami konsep R^2 yang disesuaikan dengan bantuan sebuah contoh. Pertama, mari kita coba cari tahu hubungan antara jarak tempuh pengemudi truk dengan umur pengemudi truk. Kemudian, seseorang melakukan persamaan regresi untuk memvalidasi apakah pendapatnya tentang hubungan antara dua variabel juga divalidasi oleh persamaan regresi tersebut.
Dalam contoh khusus ini, kita akan melihat variabel mana yang merupakan variabel dependen dan variabel mana yang merupakan variabel independen. Variabel terikat dalam persamaan regresi ini adalah jarak tempuh pengemudi truk, dan variabel bebasnya adalah umur pengemudi truk. Dengan menjalankan regresi dengan variabel-variabel, kami mendapatkan R square yang disesuaikan menjadi 65%. Cuplikan di bawah menggambarkan output regresi untuk variabel. Kumpulan data dan variabel disajikan dalam lembar Excel terlampir.
Nilai R^2 yang disesuaikan sebesar 65% untuk regresi ini menyiratkan bahwa variabel independen menjelaskan 65% variasi dalam variabel dependen. Idealnya, seorang peneliti akan mencari koefisien determinasi yang mendekati 100%.
Contoh #2
Mari kita coba dan pahami konsep kuadrat R yang disesuaikan dengan bantuan contoh lain. Mari kita coba mencari tahu hubungan antara tinggi badan siswa suatu kelas dengan nilai IPK siswa tersebut. Dalam contoh khusus ini, kita akan melihat variabel mana yang merupakan variabel dependen dan variabel mana yang merupakan variabel independen. Variabel terikat dalam persamaan regresi ini adalah IPK mahasiswa, dan variabel bebasnya adalah tinggi badan mahasiswa.
Dengan menjalankan regresi dengan variabel, kami mendapatkan R^2 yang disesuaikan menjadi dapat diabaikan atau negatif. Cuplikan di bawah menggambarkan output regresi untuk variabel. Kumpulan data dan variabel disajikan dalam lembar Excel terlampir.
Nilai R^2 yang disesuaikan dapat diabaikan untuk regresi ini, yang menyiratkan bahwa variabel independen tidak menjelaskan variasi dalam variabel dependen. Idealnya, seorang peneliti akan mencari koefisien determinasi yang mendekati 100%.
Penafsiran
Adjusted R Square adalah keluaran yang signifikan untuk menentukan apakah kumpulan data cocok. Seseorang melakukan persamaan regresi untuk memvalidasi apakah pendapatnya tentang hubungan antara dua variabel juga divalidasi oleh persamaan regresi. Semakin tinggi nilainya, semakin baik persamaan regresi, yang berarti bahwa variabel independen yang dipilih untuk menentukan variabel dependen dipilih dengan tepat. Idealnya, seorang peneliti akan mencari koefisien determinasi yang mendekati 100%.
Artikel yang Direkomendasikan
Artikel ini adalah panduan tentang apa itu Adjusted R Squared dan artinya. Di sini kita membahas cara melakukan Adjusted R Square menggunakan rumus, contoh, dan templat Excel yang dapat diunduh. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang pemodelan statistik dari artikel berikut: –
- Koefisien DeterminasiKoefisien DeterminasiKoefisien Determinasi, juga dikenal sebagai R Squared menentukan sejauh mana varian dari variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Oleh karena itu, semakin tinggi koefisiennya, semakin baik persamaan regresinya, karena menyiratkan bahwa variabel independen dipilih dengan bijak.baca lebih lanjut
- Rumus Koefisien Gini Formula Koefisien Gini Koefisien Gini atau Indeks Gini adalah dispersi statistik yang menggambarkan dispersi pendapatan di antara penduduk suatu negara yaitu mewakili ketidaksetaraan kekayaan warga negara tertentu. Baca selengkapnya
- R Kuadrat
- Regresi vs ANOVA
- Formula Nilai Harapan Formula Nilai Harapan Formula nilai harapan menggambarkan kemungkinan nilai investasi atau aset di masa mendatang. Itu dievaluasi sebagai jumlah dari probabilitas terjadinya semua variabel acak. Baca lebih lanjut
