ETFFIN Finance >> Kursus keuangan >  >> Financial management >> keuangan

Koefisien Determinasi

Berapakah Koefisien Determinasinya?

Koefisien determinasi adalah pengukuran statistik yang menguji bagaimana perbedaan dalam satu variabel dapat dijelaskan oleh perbedaan dalam variabel kedua, ketika memprediksi hasil dari suatu peristiwa tertentu. Dengan kata lain, koefisien ini, yang lebih dikenal sebagai R-kuadrat (atau R 2 ), menilai seberapa kuat hubungan linier antara dua variabel, dan sangat diandalkan oleh para peneliti ketika melakukan analisis tren. Untuk mengutip contoh penerapannya, koefisien ini dapat merenungkan pertanyaan berikut:jika seorang wanita hamil pada hari tertentu, berapa kemungkinan dia akan melahirkan bayinya pada tanggal tertentu di masa depan? Dalam skenario ini, metrik ini bertujuan untuk menghitung korelasi antara dua peristiwa terkait:konsepsi dan kelahiran.

1:58

R-Kuadrat

Takeaways Kunci

  • Koefisien determinasi adalah ide kompleks yang berpusat pada analisis statistik model untuk data.
  • Koefisien determinasi digunakan untuk menjelaskan seberapa besar variabilitas suatu faktor dapat disebabkan oleh hubungannya dengan faktor lain.
  • Koefisien ini umumnya dikenal sebagai R-kuadrat (atau R 2 ), dan kadang-kadang disebut sebagai "kecocokan".
  • Ukuran ini direpresentasikan sebagai nilai antara 0,0 dan 1,0, di mana nilai 1,0 menunjukkan kecocokan sempurna, dan dengan demikian merupakan model yang sangat andal untuk prakiraan masa depan, sedangkan nilai 0,0 akan menunjukkan bahwa model gagal memodelkan data secara akurat sama sekali.

Memahami Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi adalah ukuran yang digunakan untuk menjelaskan seberapa besar variabilitas suatu faktor dapat disebabkan oleh hubungannya dengan faktor lain yang terkait. korelasi ini, dikenal sebagai "kecocokan, " direpresentasikan sebagai nilai antara 0,0 dan 1,0. Nilai 1,0 menunjukkan kecocokan yang sempurna, dan dengan demikian merupakan model yang sangat andal untuk prakiraan masa depan, sedangkan nilai 0,0 akan menunjukkan bahwa perhitungan gagal memodelkan data secara akurat sama sekali. Tapi nilai 0.20, Misalnya, menunjukkan bahwa 20% dari variabel dependen diprediksi oleh variabel independen, sedangkan nilai 0,50 menunjukkan bahwa 50% variabel terikat diprediksi oleh variabel bebas, Dan seterusnya.

Grafik Koefisien Determinasi

Pada grafik, kebaikan kecocokan mengukur jarak antara garis pas dan semua titik data yang tersebar di seluruh diagram. Kumpulan data yang ketat akan memiliki garis regresi yang dekat dengan titik-titik dan memiliki tingkat kecocokan yang tinggi, artinya jarak antara garis dan data kecil. Meskipun kecocokan yang baik memiliki R 2 mendekati 1.0, angka ini saja tidak dapat menentukan apakah titik data atau prediksi bias. Itu juga tidak memberi tahu analis apakah nilai koefisien determinasi secara intrinsik baik atau buruk. Adalah kebijaksanaan pengguna untuk mengevaluasi arti dari korelasi ini, dan bagaimana hal itu dapat diterapkan dalam konteks analisis tren masa depan.