आर चुकता - सूत्र - investopedia - विदेशी मुद्रा

आर स्क्वायर (आर रियल टाइम टाइम-प्री-मार्केट न्यूज़ फ़्लैश उद्धरण सारांश भाव इंटरेक्टिव चार्ट्स डिफ़ॉल्ट सेटिंग कृपया ध्यान दें कि एक बार जब आप अपना चयन करते हैं, तो यह NASDAQ के सभी भावी विज़िट पर लागू होगा। अगर, किसी भी समय, आप इसमें रुचि रखते हैं हमारे डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स पर वापस लौटने के लिए, कृपया ऊपर दिए गए डिफ़ॉल्ट सेटिंग का चयन करें। यदि आपके पास कोई प्रश्न हैं या अपनी डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स को बदलने में कोई समस्या है, तो कृपया ईमेल को ईमेल करें: कृपया अपने चयन की पुष्टि करें: आपने उद्धरण खोज के लिए अपनी डिफ़ॉल्ट सेटिंग बदलना चुना है। अब आप अपना डिफ़ॉल्ट लक्ष्य पृष्ठ होगा जब तक कि आप अपना कॉन्फ़िगरेशन फिर से नहीं बदलते, या आप अपनी कुकी हटा देते हैं। क्या आप वाकई अपनी सेटिंग्स को बदलना चाहते हैं हमें पूछने का पक्ष है कि कृपया अपने विज्ञापन ब्लॉकर को अक्षम करें (या यह सुनिश्चित करने के लिए अपनी सेटिंग्स अपडेट करें कि जावास्क्रिप्ट और कुकीज सक्षम हैं), ताकि हम आपको पहले दर्जे की बाजार की खबर और डेटा प्रदान करना जारी रख सकें, जो हमारे द्वारा अपेक्षा की जाती है। BREAK नीचे नीचे आर-स्क्वायर आर-स्क्वेर्ड मान 0 से 1 तक हो सकते हैं और सामान्यतया 0 से 100 तक प्रतिशत के रूप में कहा जाता है। 100 के आर-स्क्वेर्ड में एक सुरक्षा के सभी आंदोलनों को सूचकांक में आंदोलनों द्वारा पूरी तरह समझाया गया है। 85 और 100 के बीच एक उच्च आर स्क्वायर, इंगित करता है कि फंड प्रदर्शन पैटर्न इंडेक्स के अनुरूप हैं। निचले आर-स्क्ववर्ड के साथ फंड, जो 70 या उससे कम है, इंगित करता है कि सुरक्षा सूचकांक की तरह कार्य नहीं करती। एक उच्च आर स्क्वेर्ड मूल्य एक अधिक उपयोगी बीटा आंकड़ा दर्शाता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी फंड में 100 के करीब आर-स्क्ववर्ड मूल्य होता है, लेकिन 1 के नीचे बीटा है, तो यह अधिक जोखिम वाले समायोजित रिटर्न की पेशकश कर रहा है। आर स्क्वायर गणना उदाहरण आर-स्क्वेयर की गणना में कई चरणों की आवश्यकता होती है। सबसे पहले, (x, y) डेटा बिंदुओं का निम्न सेट मान लें: (3, 40), (10, 35), (11, 30), (15, 32), (22, 1 9), (22, 26) , (23, 24), (28, 22), (28, 18) और (35, 6) आर-स्क्वेर्ड की गणना करने के लिए, एक विश्लेषक को सर्वश्रेष्ठ फिट समीकरण की एक पंक्ति की आवश्यकता होती है। यह समीकरण, अद्वितीय तारीख के आधार पर, एक समीकरण है जो किसी एक्स एक्स के आधार पर Y मान का अनुमान लगाता है। इस उदाहरण में, सबसे अच्छा फिट की रेखा मान लीजिए: y 0.94x 43.7 इसके साथ, एक विश्लेषक ने Y मानों की भविष्यवाणी की है। एक उदाहरण के रूप में, पहले डेटा बिन्दु के लिए अनुमानित Y मान है: y 0.94 (3) 43.7 40.88 अनुमानित वाई मानों का पूरा सेट है: 40.88, 34.3, 33.36, 29.6, 23.02, 23.02, 22.08, 17.38, 17.38 और 10.8 । इसके बाद, विश्लेषक Y मान की भविष्यवाणी करता है, वास्तविक वाई मान को घटाता है और परिणाम के वर्गों को लेता है। उदाहरण के लिए, पहले डेटा बिंदु का उपयोग कर: त्रुटि स्क्वाड (40.88 - 40) 2 0.77 त्रुटियों की पूरी सूची चुकती है: 0.77, 0.4 9, 11.29, 5.76, 16.16, 8.88, 3.6 9, 21.34, 0.38 और 23.04। इन त्रुटियों का योग 91.81 है इसके बाद, विश्लेषक अनुमानित वाई मान लेता है और औसत वास्तविक मूल्य घटाता है, जो 25.2 है। पहले डेटा बिंदु का उपयोग करना, यह है: (40.88 - 25.2) 2 14.8 2 21 9.04 विश्लेषक इन सभी मतभेदों को बताता है, जो इस उदाहरण में, 855.6 के बराबर है। अन्त में, आर-स्क्वेर्ड खोजने के लिए, विश्लेषक त्रुटियों की पहली राशि लेता है, इसे त्रुटियों की दूसरी राशि से विभाजित करता है और इस परिणाम को 1 से घटा देता है। इस उदाहरण में यह है: R-squared 1 - (91.81 855.6) 1 - 0.11 0.8