So berechnen Sie R2 Excel

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In Finanzen und Statistik ist das Bestimmtheitsmaß , auch als R-Quadrat (oder R 2 ) bezeichnet, ein Maß für die Beziehung zwischen zwei Datensätzen, die in einem mathematischen Modell verwendet werden. Es stellt das Verhältnis der Varianz in der abhängigen Variablen dar, das aus der unabhängigen Variablen im Modell vorhergesagt werden kann. Es wird häufig in Regressionsanalysen verwendet, um Vorhersagen zukünftiger Ergebnisse basierend auf beobachteten Ergebnissen zu bewerten. Sie können R-Quadrat in Excel mit der RSQ-Funktion berechnen.

Index

    Bestimmtheitsmaß in Excel

    In Microsoft Excel wird die RSQ-Funktion verwendet, um den R-Quadrat-Wert für zwei Sätze von Datenpunkten zu bestimmen. Die Funktion gibt das Quadrat des Pearson-Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten zurück, der die lineare Korrelation zwischen den Variablen x und y misst. Der Korrelationskoeffizient fällt immer in den Bereich von -1 und +1. Der von RSQ in Excel zurückgegebene Wert liegt immer zwischen 0 und 1 (da er als Quadrat eines Korrelationskoeffizienten berechnet wird, kann er niemals einen negativen Wert zurückgeben).

    RSQ-Funktionssyntax

    Die RSQ-Funktion nimmt zwei Datensätze als Argumente, die als bekannt_x und bekannt_y bezeichnet werden. Diese Datensätze können in Form einer Liste von Zahlen oder einer Liste oder eines Bereichs von Zellreferenzen vorliegen. Angenommen, Sie möchten eine Regressionsanalyse der Werbeausgaben im Vergleich zu den Einnahmen aus Verkäufen durchführen, wobei die monatlichen Werbeausgaben in Spalte A und die monatlichen Einnahmen in Spalte B aufgeführt sind. Sie können die RSQ-Funktion verwenden, indem Sie RSQ( A1:A10,B1:B10), die Werte in den Zeilen 1 bis 10 aus den Spalten A (Werbekosten) und B (Einnahmen) verwendet.

    Verwendung der CORREL- und PEARSON-Funktionen

    Excel bietet auch eine Möglichkeit, den Korrelationskoeffizienten für zwei Datensätze mit den Funktionen CORREL und PEARSON zu berechnen. Wie die RSQ-Funktion verwenden sowohl CORREL als auch PEARSON zwei Bereiche von Zellenwerten als Argumente. Das Ermitteln des Korrelationskoeffizienten aus dem Ergebnis von CORREL oder PEARSON und das Quadrieren des Ergebnisses entspricht der Verwendung der RSQ-Funktion zur Bestimmung des Bestimmtheitsmaßes.

    Interpretation der RSQ-Ergebnisse

    Die Funktionen CORREL und PEARSON geben Werte zwischen -1 und 1 zurück. Dies ist ein dimensionsloses Maß für die positive oder negative Korrelation zwischen den beiden Datensätzen, die als Argumente bereitgestellt werden. Der Rückgabewert der RSQ-Funktion liegt zwischen 0 und 1 und wird manchmal als Prozentsatz von 0 bis 100 ausgedrückt. Viele Analysten glauben, dass ein höheres RSQ-Ergebnis auf ein genaueres mathematisches Modell hinweist, während andere sagen, dass es wichtig ist, alle Faktoren zu berücksichtigen könnten ein hohes oder niedriges Ergebnis verfälschen, bevor Schlussfolgerungen gezogen werden.

    Experten sagen auch, dass Sie es vermeiden sollten, R-Quadrat-Werte für verschiedene Modelle und Datensätze zu vergleichen. In Fällen, in denen es große Unterschiede zwischen den verglichenen Datentypen gibt, können die Ergebnisse irreführend sein. Es gibt kompliziertere Maße zum Vergleichen von Modellen als R-Quadrat-Werte, wie F-Tests und Informationskriterien.

    Visualisierung der Regressionsanalyse

    Das Excel-Streudiagramm wird am häufigsten verwendet, um Beziehungen zwischen Datensätzen während Regressionsanalysen darzustellen. Der Wertebereich für einen Datensatz wird auf der horizontalen X-Achse und der Wertebereich für den anderen Datensatz auf der vertikalen Y-Achse angezeigt. Datenpunkte werden dem Schnittpunkt von x- und y-Werten zugeordnet, indem Wertepaare aus jedem Datensatz verwendet werden.

    Unter Verwendung des Werbe- und Verkaufsbeispiels, bei dem die Werbekosten in Spalte A und die monatlichen Einnahmen in Spalte B aufgeführt sind, würde die horizontale Achse die Spanne der monatlichen Einnahmen und die vertikale Achse die Spanne der Werbekosten anzeigen. Datenpunkte im Diagramm würden gezeichnet, indem benachbarte Zellen in Spalte A und Spalte B betrachtet würden. Das resultierende Punktmuster kann verwendet werden, um das Ausmaß der Korrelation zwischen den Variablen zu visualisieren.

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