R平方的基本介绍

1. R平方的基本介绍

R 平方是衡量一只基金业绩变化在多大程度上可以由基准指数的变动来解释，以0 至100 计。数值越小，说明业绩基准变化与基金表现的相关性越低。标普500指数基金与标普500指数的R平方为100，而一只货币市场基金与该指数的R平方为 0。大部分的美国股票基金关于标普500指数的R平方都在75及其之上，但也有少部分基金的相关程度很低。若要与大市表现不同，基金必须集中于某些个股、行业或两者兼而有之。因此，一只基金如仅持有科技股和房屋建筑类股票，虽然会与市场指数的股票有些重叠，但当资源或者金融行业出现大的波动时，对基金的影响很有限。考虑这些基金集中在少数个股或者行业上，大部分低R平方的基金在投资人组合中所占的比重应当控制在资产的10%以内。R平方为1，则基金与业绩评价基准是完全相关的。R平方为0，意味着两者是不相关的。R平方越低，β系数作为基金波动性指标的可靠性越低。R平方越接近1，β系数则越能体现基金的波动性。在晨星的基金评价体系中，同时列示了β系数和R平方。用统计工具作为风险衡量指标，是一种较好的考察基金风险的的手段，但投资者应当记住，不能仅仅根据一个风险衡量指标来做决策。低的风险衡量指标并不能保证投资的百分之百安全，因为没有任何指标能完全准确地预测基金未来的风险。

2. R的平方=？

R的平方=R x R
             =R²
如果可以，请采纳，蟹蟹O(∩_∩)O

3. r的平方-R-4

r²-r-4
=r²-r+1/4-17/4
=(r-1/2)²-17/4
=(r-1/2+√17/2)(r-1/2-√17/2)
 
有疑问，请追问；若满意，请采纳，谢谢！

4. 怎么算出来的R的平方

see

5. 1+R/4的平方

=1+2x（R/4）+(R/4)的平方
整理得
=1/16 R的平方 + 1/2 R + 1

6. 什么是r平方？

在统计学中对变量进行线性回归分析，采用最小二乘法进行参数估计时，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比。
这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。

扩展资料

R平方越高，模型越适合您的数据。 在心理调查或研究中，我们通常发现低R平方值低于0.5。 这是因为我们试图预测人类行为，预测人类并不容易。 
在这些情况下，如果R平方值很低，但有统计学上显着的独立变量（又称预测变量），仍然可以生成关于预测变量值中的变化如何与响应值变化相关联的见解。
当水平线比您的模型更好地解释数据时。 它主要发生在不包括截距的情况下。 没有截距，在预测目标变量方面，回归可能会比样本均值差。 这不仅是因为没有截距。 即使包含截距，它也可能是负的。在数学上，当模型的误差平方大于水平线上的总平方和时，这是可能的。
参考资料来源：百度百科-R平方

7. r的平方*r的平方=?

晚上好
r²×r=r³。
愿能帮助到你，更愿能够采纳。

8. r的平方怎么做