意味：Rの二乗

は、通常R2で表され、イベントの2つのシリーズ。

仕組み（例）：技術的には、R2はデータセットの変動の割合を測定します。これは、データの予想分散に対するデータの比率を測定する統計的方法を使用して計算されます。分散が大きい場合、R2は小さくなる。逆に、分散が低い（すなわち、観測値が予想される値に近い）場合、R2は高い。統計的には、R2は0と1の間にあります。財務報告では、R-二乗は0と100の間の値で表示されます（R2時間100です）。この数値は、将来の成果が統計モデルによって予測される可能性が高いことを示します。以下の例示的なグラフィックが示すように、1対1の関係を有する2つのイベント（すなわち、x軸に沿った1つのユニットは、Y軸に沿った1つのユニットによってマッチングされ、R2は1である。 （すなわち、事象が互いに関連してランダムに現れる場合）、R 2は0に近くなる。

実際には、R 2は有用である例えば、特定の供給品の価格間の密接な関係または相関は、R2によって記述することができます。これは、通常、供給元が同じ業界にあり、同じ需給要因によって駆動されるためです。確定利付証券が測定されるT-billに対して株式はS&P500に対して測定されます。

重要な理由：R-二乗

は、2つのイベント間の統計的関係または統計的相関を要約するためによく使用されます。それが真実かもしれないが、それは因果関係があることを証明するものではない。ほとんどの統計モデルと同様に、その予測力はイベント自体の理解と同じくらい良いです。証券市場では、高いR-二乗は、証券のパフォーマンスが指数の動きに沿っていることを示唆しています。 Rの2乗が小さいことは、セキュリティがインデックスに従っていないことを示しています。