Koefisien determinasi: Ikhtisar – (Keuangan)

oleh

Apa Koefisien determinasi: Ikhtisar?

Koefisien determinasi adalah pengukuran statistik yang menguji bagaimana perbedaan dalam satu variabel dapat dijelaskan oleh perbedaan variabel kedua, ketika memprediksi hasil dari suatu peristiwa tertentu. Dengan kata lain, koefisien ini, yang lebih dikenal dengan R-squared (atau R 2 ), menilai seberapa kuat hubungan linier antara dua variabel, dan sangat diandalkan oleh peneliti saat melakukan analisis tren. Untuk mengutip contoh penerapannya, koefisien ini dapat merenungkan pertanyaan berikut: jika seorang wanita hamil pada hari tertentu, bagaimana 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.

Poin Penting

  • 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 lainnya.
  • Koefisien ini umumnya dikenal sebagai R-squared (atau R 2 ), dan kadang-kadang disebut sebagai “goodness of fit”.
  • Ukuran ini direpresentasikan sebagai nilai antara 0,0 dan 1,0, di mana nilai 1,0 menunjukkan kesesuaian yang sempurna, dan dengan demikian merupakan model yang sangat andal untuk prakiraan masa depan, sedangkan nilai 0,0 akan menunjukkan bahwa model tersebut gagal memodelkan data secara akurat di semua. 

Memahami Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi merupakan ukuran yang digunakan untuk menjelaskan seberapa besar variabilitas suatu faktor dapat disebabkan oleh hubungannya dengan faktor lain yang terkait. Korelasi ini, yang dikenal sebagai ” kesesuaian yang baik “, direpresentasikan sebagai nilai antara 0,0 dan 1,0. Nilai 1,0 menunjukkan kesesuaian yang sempurna, dan dengan demikian merupakan model yang sangat andal untuk prakiraan masa depan, sedangkan nilai 0,0 akan menunjukkan bahwa kalkulasi sama sekali gagal untuk memodelkan data secara akurat. Namun nilai 0,20 misalnya menunjukkan bahwa 20% variabel dependen diprediksi oleh variabel independen, sedangkan nilai 0,50 menunjukkan bahwa 50% variabel dependen diprediksi oleh variabel independen, dan seterusnya.

Membuat Grafik Koefisien Determinasi

Pada grafik, goodness of fit mengukur jarak antara garis yang dipasang dan semua titik data yang tersebar di seluruh diagram. Kumpulan data yang rapat akan memiliki garis regresi yang mendekati titik dan memiliki tingkat kesesuaian yang tinggi, artinya jarak antara garis dan data tersebut kecil. Meskipun cocok memiliki R 2 mendekati 1.0, nomor ini saja tidak dapat menentukan apakah titik data atau prediksi bias. Ini juga tidak memberi tahu analis apakah nilai koefisien determinasi secara intrinsik baik atau buruk. Merupakan kebijaksanaan pengguna untuk mengevaluasi arti korelasi ini, dan bagaimana hal itu dapat diterapkan dalam konteks analisis tren di masa mendatang.

Artikel terkait

  1. Apa Arti Koefisien Korelasi Positif, Negatif, dan Nol?
  2. Koefisien Korelasi
  3. Koefisien Pearson
  4. Koefisien Variasi (CV)
  5. Regresi Linier Berganda (MLR)
  6. Bisakah saya menggunakan koefisien korelasi untuk memprediksi pengembalian pasar saham?
  7. Apa arti koefisien korelasi negatif?
  8. Korelasi Negatif
  9. Opsi Saham Karyawan (ESO)
  10. Korelasi Negatif Dijelaskan