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相関係数とは何ですか?

相関係数は、2つの変数の相対的な動きの間の関係の強さを算出する統計的尺度です。値が-1.0〜1.0の範囲です。 1.0以上-1.0未満の計算された数は、相関測定においてエラーが発生したことを意味します。 1.0の相関は完璧な正の相関を示しながら、-1.0の相関は、完璧な負の相関を示しています。 0.0の相関は、2つの変数の動きの間に何の関係を示しません。

午前1時25分 相関係数

相関係数を理解します

そこ相関係数のいくつかの種類がありますが、最も一般的である1は、ピアソン相関(R)です。これは、強さと2つの変数の間の線形関係の方向を測定します。これは、2つの変数間の非線形関係をキャプチャすることはできませんし、従属変数と独立変数を区別することはできません。

正確に1.0の値は、2つの変数間の完全な正の関係があることを意味します。一つの変数に正の増加のために、第二の可変における正の増加もあります。 -1.0の値は、2つの変数間の完全な負の関係があることを意味します。これは、変数が反対方向に移動することを示している - 一つの変数に正の増加のために、第二の可変の減少があります。相関が0である場合、2つの変数の間に関係はありません。

関係の強さは、相関係数の値に基づいて程度が変化します。例えば、0.2の値は、2つの変数の間に正の関係があることを示し、それは弱く、おそらく重要ではありません。値が少なくとも0.8を超えるまで、専門家は、相関関係が重要な考慮していません。ただし、0.9以上の絶対値との相関係数が非常に強い関係を表すことになります。

この統計は、金融に有用です。例えば、それは投資信託がそのベンチマークインデックス、または他のファンドや資産>分散効果に対する実行する方法も決定するのに役立ちます。

重要ポイント

相関係数は、最も一般的に、統計で使用したものである2つのvariables.Pearson相関関係の強さを測定するために使用されています。これは、二つのvariables.Values間の直線関係の強さと方向は常に間-1(強い負の相関)の範囲で測定し、+1(強い正の関係)。値またはゼロに近いが弱い暗示又は全くrelationship.Correlation係数値未満+0.8または-0.8よりも大きいが有意であると見なされていない。###計算詳細

ピアソンの積率相関を計算するためには、最初の質問に2つの変数の共分散を決定する必要があります。次に、1は各変数の標準偏差を計算する必要があります。相関係数は、2つの変数の標準偏差の積で共分散を割ることによって決定されます。

標準偏差は、平均からのデータの分散の尺度です。共分散は、2つの変数が一緒にどのように変化するかの尺度であるが、解釈が困難であるように、その大きさは、無制限です。 2つの標準偏差の積で共分散を分割し、一方は、統計の正規化されたバージョンを計算することができます。これは相関係数です。