).
spesialist. Korrelere, vær sammenkoblet med noe. Økt hjertesykdom korrelerer med økt solaktivitet.
|| Ons tilsvare.

Forklarende ordbok for fremmede ord L.P. Krysin. - M: Russisk språk, 1998 .

Se hva "korrelerer" i andre ordbøker:

korrelere - sammenligne install - Emner olje- og gassindustrien Synonymer sammenligne installere EN korrelere ... Teknisk oversetterveiledning

Korrelere - det vil si å beregne korrelasjonen (matematisk eller statistisk forhold) mellom tegnene ... Fysisk antropologi. Illustrert forklarende ordbok.

korrelere - korrelere, ruet ... Russisk staveordbok

korrelere - (I), korrelere / rui, rue, ruut ... Staveordbok for det russiske språket

Ruyu, ruin; nsv. Bok. Vær i et korrelasjonsforhold. Disse prosessene korrelerer med hverandre ... leksikonordbok

KORRELERER - Å plassere noe i en situasjon der det er i et bestemt forhold til andre ting. 2. Beregn korrelasjonskoeffisienten ... Forklarende ordbok for psykologi

Korrelere - å etablere en sammenheng mellom sammenhengende fenomener ... Ordbok over økonomiske vilkår og utenlandske ord

korrelere - ruin, ruin; nsv; bok. Vær i et korrelasjonsforhold. Disse prosessene korrelerer med hverandre ... Ordbok med mange uttrykk

korrelere - korrel / ir / ova / th ... Morfemisk og staveordbok

Konvergent og diskriminerende gyldighet - (Latin convergens - to approach, converge; discrivinans - discriminating, separating) - i hvilken grad et bestemt testverktøy har gyldighet, hvis målingen på verdien oppnådd fra denne testen vil: a) korrelere med ... ... Encyclopedic Dictionary of Psychology and Pedagogy

Bøker

• Krisen med vitenskapelig kunnskap. Visning av en fysiker, G. A. Sardanashvili. Moderne vitenskap på begynnelsen av det 21. århundre står overfor problemet med at sannhet, som en representasjon av virkeligheten, i vitenskapelig kunnskap uunngåelig viser seg å være multivariat og motstridende. Årsaken til dette ...

Hilsen til alle lesere av Pamm-Trade-portalen! Jeg heter Oleg Zolotarev. Jeg er lærling og vellykket handelsmann i markedet for binære opsjoner.

Korrelasjon - hva er det? Et høyt navn - en enkel betydning!

I dag vil jeg fortelle deg om et veldig interessant begrep med et forferdelig navn "korrelasjon". Faktisk er det ikke noe forferdelig her, fordi sammenheng er bare graden av avhengighet mellom to fenomener eller objekter.

Dette konseptet er mye brukt i matematikk, biologi, økonomi, statistikk, psykologi og bare i hverdagen. Husker du uttrykket fra tegneserien om Winnie the Pooh: "det ser ut til å regne"? Dette er et rudimentært eksempel på korrelasjon. Når vi ser på himmelen og ser tykke skyer der, konkluderer vi med at det kan regne. Imidlertid kan han ikke gå. Dette er hovedpoenget som skiller korrelasjon fra strenge lineære forhold som y \u003d f (x).

Korrelasjon er avhengighet på grunn av tilstedeværelsen av en rekke tilfeldige faktorer. Derfor kalles det også statistisk avhengighet. For eksempel kan man anta at kriminalitet øker med arbeidsledighet. Man kan imidlertid ikke være 100% sikker på dette. Faktisk er det endelige resultatet i dette tilfellet også påvirket av mentaliteten til mennesker, deres oppvekst, miljø osv. Dermed gir korrelasjonen et omtrentlig, men ikke eksakt, forhold. Det er alltid eksterne faktorer som kan påvirke utfallet, noe som betyr at det er umulig å lage en nøyaktig prognose.

Så vi fant ut det generelle konseptet, og la oss nå snakke om hva og hvordan dette forholdet uttrykkes. Forholdet mellom fenomener bestemmes av korrelasjonskoeffisienten. Hun kan være veldig mektig. For eksempel kan hver av oss uten tvil si at med en økning i strålingsnivået forverres helsen vår. I dette tilfellet ser vi i eksemplet et omvendt proporsjonalt forhold: jo høyere stråling, jo dårligere er menneskers helse. I dette tilfellet har korrelasjonskoeffisienten en tendens til -1 og gjenspeiler en negativ korrelasjon.

Det hender at fenomener eller gjenstander på ingen måte er forbundet med hverandre, for eksempel hvor mange flasker champagne du drakk dagen før påvirker ikke presidentens nyttårstale. I dette tilfellet er korrelasjonskoeffisienten null.

Hvis koeffisienten har en verdi på +1, er det en positiv korrelasjon. For eksempel, jo flere ambisjoner en person har og jo høyere nivå av intelligens, desto mer sannsynlig er det at de tar en lederstilling.

Den direkte oversettelsen av ordet "korrelasjon" høres ut som et forhold. Hvordan sammenligner ett fenomen seg med et annet? Global oppvarming har utløst en rekke tornadoer i USA. Forholdet mellom disse hendelsene eksisterer absolutt, og dette gjør det mulig å fremføre en hypotese om deres årsak-virkning-forhold. Dette er bare mulig med korrelerte objekter. Hvis det ikke er noe forhold mellom fenomener og objekter, er det heller ingen sammenheng.

La oss nå se hvordan korrelasjon kan hjelpe en investor?

Korrelasjon av investeringsmidler: hvordan fungerer det?

Hvor mange investorer bruker korrelasjonsprinsippet i investeringsporteføljen? Jeg tror ikke det. Hans rolle ble imidlertid sterkt undervurdert. Tross alt vet alle at det er umulig å ha egg i en kurv, med andre ord, risikoen må diversifiseres. Så hvorfor ikke forbedre resultatet med korrelasjon?

For eksempel bestemte du deg for å bruke diversifiseringsmetoden i investeringsaktivitetene dine og kjøpte, i tillegg til aksjene til en stor utsteder, andeler i små bedrifter. Visste du at aksjer av forretningsgiganter og aksjer av små bedrifter har en korrelasjonskoeffisient på +0,79? Selv om dette ikke er en enhet, er det også en ganske høy verdi. Og som vi allerede vet, viser en positiv sammenheng en direkte sammenheng: Hvis aksjene i et stort foretak faller, er det sannsynligheten for en prisnedgang på verdipapirer og små bedrifter. I dette tilfellet, når du diversifiserer, er det bedre å velge eiendeler som ikke har sammenheng.

For eksempel aksjer og obligasjoner, eller aksjer og statskasseveksler. Når det gjelder obligasjoner, er de, i likhet med aksjer, sterkt korrelert mellom seg. I dette tilfellet kan koeffisienten nå 0,9. Hvis du ikke vet hvordan disse verdipapirene skiller seg fra hverandre, anbefaler jeg deg å lese artikkelen av Viktor Samoilov. I den finner du ikke bare tilgjengelige tolkninger av disse vilkårene og funksjonene til hver, men også muligheter for å tjene penger på disse verdipapirene.

I tillegg til sammenhenger mellom verdipapirer, er det også avhengighet mellom regioner. Jo nærmere avstanden er, desto høyere er korrelasjonen som oftest. Hvis du for eksempel tar USA og Canada, er korrelasjonskoeffisienten omtrent 0,9. Med avstand avtar også forholdet. For USA og Japan er denne verdien allerede mindre enn 0,5. Dermed er det mulig å diversifisere risikoen ved å bruke en eiendel, for eksempel aksjer, men i tilfelle å kjøpe dem fra utstedere fra forskjellige deler av verden.

Hvilke andre eiendeler og hvordan korrelerer de med hverandre? Verdipapirer og gull er praktisk talt uavhengige (korrelasjonen er null). Men gull og sølv er to gjensidig avhengige eiendeler, så det nytter ikke å bruke dem som diversifisering i en portefølje. Hva skjer med den amerikanske dollaren når euroen stiger i pris? Det blir billigere. Dette betyr at korrelasjonen mellom disse valutaene er negativ.

Ved handel med binære opsjoner bruker jeg også korrelasjoner. Hvis du ennå ikke har hatt tid til å finne ut hva som er forskjellen mellom binære opsjoner og vanlige børsopsjoner, så anbefaler jeg deg å se denne videoen:

Ofte jobber jeg med valutapar. Enhver næringsdrivende med minst litt erfaring vet at valutapar er avhengige av hverandre (korrelerer). For eksempel kan et fall i EUR / USD føre til et fall i GBP / USD. Tilsvarende kan veksten i USD / CHF-paret påvirke veksten i USD / CAD. Hvis du er nybegynner og ikke vet hvilke valutaer som er knyttet til dollar eller euro og hvordan de samhandler med hverandre, spiller det ingen rolle. Viktor Samoilov utviklet en spesiell strategi for disse formålene. Prinsippet som ligger i det gjenspeiler korrelasjonslenkene. Hvis systemet oppdager en økning i frekvensen av EUR / USD-paret, gir det deg tips om et aktivt kjøp og for andre par som har en høy positiv korrelasjon med det. Hvis korrelasjonen er negativ, vil det være et hint om et aktivt salgsalternativ. Du kan se hvordan det fungerer i praksis fra følgende video:

Av alt dette kan vi konkludere med at uten å ta hensyn til sammenhengen, er det umulig å utføre riktig diversifisering. Og dette vil direkte påvirke effektiviteten i investeringsporteføljen. For å øke kapitalen (enn si å beholde den), er det viktig å ta hensyn til denne faktoren. Det er også veldig viktig for en binær opsjonshandler å ta hensyn til korrelasjonskoeffisienten; nøyaktigheten av prognosen vil i stor grad avhenge av dette.

I dag fortalte jeg deg om en strategi som er mest relevant for saken vi vurderer. Viktor Samoilov har imidlertid et stort antall andre, ikke mindre effektive strategier i sitt arsenal. Jeg kan rett og slett ikke vurdere dem alle i denne artikkelen. Men hvis du ønsker å ikke gå glipp av viktig informasjon (inkludert om handelsstrategier), kan du abonnere på vårt nyhetsbrev ved å bruke skjemaet nedenfor:

Få trinnvise instruksjoner for å tjene penger!

Seksjonen er veldig enkel å bruke. I det foreslåtte feltet, skriv bare inn ønsket ord, så gir vi deg en liste over betydningen av det. Jeg vil bemerke at nettstedet vårt inneholder data fra forskjellige kilder - leksikon, forklarende, avledede ordbøker. Også her kan du bli kjent med eksempler på bruk av ordet du skrev inn.

Sammenheng

sammenheng i kryssordordboken

sammenheng

Dictionary of Medical Terms

korrelasjon (lat. korrelasjonsforhold, korrelasjon)

1) i statistikk

Forklarende ordbok for det russiske språket. D.N. Ushakov

sammenheng

korrelasjon, w. (Latin correlatio) (vitenskapelig).

Korrelasjon, gjensidig avhengighet av de sammenlignede begrepene (filos.).

Sammenkoblingen av fenomener som er i en kjent avhengighet av hverandre. Økningen i arbeidsledighet og antall straffbare forhold er i direkte sammenheng med hverandre.

Forklarende ordbok for det russiske språket. S.I. Ozhegov, N.Yu.Shvedova.

sammenheng

Og bra. (bok). Gjensidighet, forhold.

adj. korrelasjon, th, th.

Ny forklarende og avledende ordbok for det russiske språket, T.F. Efremova.

sammenheng

g. Samtrafikk, korrelasjon av objekter, fenomener eller konsepter.

Encyclopedic Dictionary, 1998

sammenheng

i matematisk statistikk, sannsynlighets- eller statistisk avhengighet. I motsetning til funksjonell avhengighet oppstår korrelasjon når avhengigheten av ett av egenskapene til et annet kompliseres av tilstedeværelsen av en rekke tilfeldige faktorer.

sammenheng

SAMMENLIGNING (fra det sene latinske correlatio - ratio) gjensidig forbindelse, gjensidig avhengighet, forholdet mellom objekter eller konsepter.

sammenheng

SAMMENLIGNING er en stratigrafisk sammenligning av lag i samme alder av sedimentære og vulkanske bergarter fra forskjellige regioner og deres tilknytning til underavdelinger av en enkelt stratigrafisk skala.

sammenheng

SAMMENLIGNING språk

gjensidig avhengighet, forbindelse, en viss avhengighet av språklige elementer.

En slags motstand i fonologi (Opposisjon i lingvistikk).

Sammenheng

Sammenheng eller korrelasjonsavhengighet - statistisk forhold av to eller flere tilfeldige variabler. I dette tilfellet følger endringer i verdiene til en eller flere av disse størrelsene en systematisk endring i verdiene til en annen eller andre størrelser.

Det matematiske målet på korrelasjonen av to tilfeldige variabler er korrelasjonsforholdet \\ eta eller korrelasjonskoeffisienten R (eller r). Hvis en endring i en tilfeldig variabel ikke fører til en regelmessig endring i en annen tilfeldig variabel, men fører til en endring i en annen statistisk karakteristikk av en gitt tilfeldig variabel, blir ikke et slikt forhold betraktet som en sammenheng, selv om det er statistisk.

For første gang i vitenskapelig sirkulasjon, begrepet sammenheng introdusert av den franske paleontologen Georges Cuvier på 1700-tallet. Han utviklet "korrelasjonsloven" til deler og organer av levende vesener, ved hjelp av hvilken det er mulig å gjenopprette utseendet til et fossilt dyr, med bare en del av restene til disposisjon. I statistikken ble ordet "korrelasjon" først brukt av den engelske biologen og statistikeren Francis Galton på slutten av 1800-tallet.

Eksempler på bruk av ordet korrelasjon i litteraturen.

Forresten, så trist det kan virke, bugner den vulkanske litteraturen av beskrivelser, forfatterne av dem, uten å tyngre seg med å samle inn digitale data, likevel bygger sammenhenger og gjøre alvorlige konklusjoner.

I sin landemerke fra 1959 viste sosiologen Seymour Martin Lipset at det er et veldig høyt eksperimentelt sammenheng mellom stabilt demokrati på den ene siden og nivået på den økonomiske utviklingen i landet på den andre, så vel som med andre indikatorer knyttet til økonomisk utvikling, som urbanisering, utdanning og så videre.

Det er nødvendig å advare om at i motsetning til det vanlige ordforbruket, når vi bare sier at signifikanten UTTRYKKER den signifiserte, er det i ethvert semiologisk system ikke to, men tre forskjellige elementer, fordi det jeg direkte oppfatter ikke er en sekvens av to elementer, men sammenhengsom forener dem.

Hans underbevissthet har produsert sammenheng frekvensfaktorer, tabellert sannsynlighet og utstedt: - Han heter Edward Aix.

Steder hvor Ax ble borte, hans nye opptredener, hans psykologiske indeks, pluss summen sammenheng hemmelige steder som er egnet for en lam fordi de ikke finnes i dem.

Jeg er overrasket over deg, kamerat Vibegallo, hvis jeg var deg, hadde jeg for lengst krevd å si i protokollen at det var en utvilsom sammenheng mellom objektets kalorimetriske og sammentrekningsegenskaper.

Dermed en dobbel sammenheng mellom personlig frihet og fremmedgjøring, avvisning av individuell frihet og etablering av orden.

Nærmere sammenheng funnet mellom karakter og impuls til handling.

Faktisk dette sammenheng så høye at impulsene til handling selv kan sees på som en del av syndromet.

For å vurdere tvillinger, koeffisientene til intraklassen, i intrapair-likheten sammenhenger Fisher og på bakgrunn av arvelighetskoeffisientene.

For å vurdere mellomaldersstabiliteten til de totale indikatorene for intelligens, rangeringen sammenhenger ifølge Spearman.

Fenotypisk mellom alder sammenhenger for indikatorene for verbal og generell intelligens viste seg å være signifikant i begge prøvene bare når man sammenligner intelligensen ved 6 og 7 år og ved 6 og 10 år.

Imidlertid, i Colorado-studien, fenotypisk og genetisk sammenhenger mellom forskjellige kognitive indikatorer oppnådd i forskjellige aldre.

Det er tydelig sett at i en alder av 7 sammenhenger verbale egenskaper med romlige egenskaper, minne og perseptuell hastighet viser seg å være lavere enn i de andre tre aldre.

Resultatet sammenhenger først ble tigerens IL-maskin evaluert, deretter ble de overført for ytterligere prosessering i den innebygde prosessoren på bilen vår og til slutt lastet inn i det røde nettverket, der over tid vil alle begynne å tygge stasjonære IL-er igjen. selvtillit.

Hva er korrelasjon? Betydningen av ordet "Korrelasjon" i populære ordbøker og leksikon, eksempler på bruk av begrepet i hverdagen.

Sammenheng - Medisinsk ordbok

(statistisk) i hvilken grad en karakteristikk påvirker en annen, og disse karakteristikkene henger sammen og danner et par. Slike sammenkoblede egenskaper kan tegnes på en graf som en serie punkter. Hvis alle punktene på det resulterende spredningsdiagrammet passer inn i en rett linje (som verken er horisontal eller vertikal), kan korrelasjonskoeffisienten variere fra +1 (hvis en økning i en variabel ledsages av en tilsvarende økning i en annen) til -1 (hvis en økning i en variabel er ledsaget av en konstant reduksjon i en annen); korrelasjonskoeffisienten lik 0 indikerer at det ikke er noe forhold mellom de to karakteristikkene som vurderes, og at de passer på en rett linje. Regresjonskoeffisienten er et gjennomsnitt av hvor mye en økning i en karakteristikk påvirker en økning / reduksjon i en annen. Hvis det er nødvendig å vurdere bidraget fra flere faktorer til utviklingen av en bestemt sykdom, kan det relative bidraget til hver av dem beregnes ved hjelp av statistiske metoder, for eksempel multivariat analyse.

Sammenheng - Psykologisk ordbok

Sammenheng - Sosiologisk ordbok

Et stabilt forhold mellom to målte størrelser eller variabler, uttrykt i statistisk form. Korrelasjoner kan være positive eller negative.

Sammenheng - Psykologisk leksikon

I hvilken grad to eller flere variabler er relatert til hverandre.

Sammenheng - Økonomisk ordbok

Størrelsen eller graden av statistisk forhold mellom to eller flere variabler.

Korrelasjon (i økonomisk statistikk) - Økonomisk ordbok

et konsept som gjenspeiler tilstedeværelsen av en sammenheng mellom fenomener, prosesser og mengdene som kjennetegner dem.

Korrelasjon Biserial - Sosiologisk ordbok

Korrelasjon mellom dikotome og kvantitative variabler, noe som tyder på at den dikotome variabelen skyldes gruppering av den kvantitative variabelen i to intervaller. Viser hva korrelasjonen ville være lineær mellom gitte variabler hvis den dikotome variabelen var kvantitativ. Målt ved hjelp av KB-koeffisienten. rbis, som beregnes ved hjelp av Pearson lineær korrelasjonskoeffisientformel. O.V. Tereshchenko

Korrelasjon Biserial - Psykologisk leksikon

Korrelasjon J. - Efremovas forklarende ordbok

1. Samtrafikk, korrelasjon av objekter, fenomener eller begreper.

Korrelasjon og regresjon - Psykologisk ordbok

(korrelasjon og regresjon) Hensyn K. og R. er bygget rundt følgende DOS. spørsmål: a) er det et slikt forhold mellom variablene X og Y at vi kunne forutsi verdiene til Y ut fra verdiene til X vi kjenner, i det minste med en rimelig grad av nøyaktighet? b) Hva er styrken (eller tettheten) i dette forholdet mellom variablene X og Y? c) Gitt eksistensen av et slikt forhold mellom X og Y, hva er den optimale regelen (eller, matematisk sett, en ligning) for å forutsi Y fra X, og hvor godt berettiget er det? Når vi vurderer tettheten eller graden av forbindelse (strengt tatt graden av lineær forbindelse), har vi å gjøre med K. Begrepet "R." refererer til spørsmål relatert til prediksjon av verdiene til en variabel fra andres verdier Korrelasjonskoeffisient Koeffisienten K. for produktet fra Pearson-momenter (r), - oftere kalt bare koeffisienten K., er en indikator på styrken til det lineære forholdet mellom to variabler og varierer fra +1 til -1. En nullverdi på K. Pearsons koeffisient indikerer fraværet av et lineært forhold mellom X og Y; positive verdier av denne koeffisienten indikerer eksistensen av en tendens til å øke Y når X øker, mens dens negative verdier indikerer eksistensen av en motsatt trend: en reduksjon i Y når X øker. En rett linje K. mellom X og Y vil finne sted hvis verdiene Y kan forutsies nøyaktig fra X-verdiene ved bruk av en prediksjonsligning av formen Y \u003d aX + b, hvor a og b er riktig valgte konstanter. For a\u003e 0 vil det være en fullstendig positiv K. (+1), og for a, korrelasjonen (-1). En ligning av formen Y \u003d aX + b kalles en lineær ligning, siden alle punkter (X, Y) som tilfredsstiller denne ligningen, faller på en rett linje når en funksjon Y plottes fra X. K. Pearsons koeffisient er en indikator for graden av lineær forbindelse, og ikke for sammenhengen generelt. For eksempel kan det indikere fullstendig fravær av K. (r \u003d 0) mellom to variabler relatert av funksjonell ikke-lineær avhengighet. På grunn av disse begrensningene har K. Pearson-koeffisienten en tendens til å undervurdere graden av sammenheng mellom variabler. Til tross for at det er flere. forskjellige, om enn ekvivalente, formler for beregning av K. Pearsons koeffisient, er den mest berømte beregningsformelen følgende :, hvor N er antall sammenkoblede estimater for X og Y. Når man tolker K.-koeffisienten, bør man utvise forsiktighet. Faktum K. mellom variablene X og Y alene er ikke nok for en automatisk konklusjon om eksistensen av et årsakssammenheng mellom dem. X kan være korrelert med Y, fordi: a) endringer i X forårsaker endringer i Y; b) endringer i Y forårsaker endringer i X; c) endringer i andre variabler forårsaker endringer i både X og Y. For eksempel er grunnskolevolumene i grunnskoleelever positivt korrelert med veksten, fordi begge disse variablene er assosiert med alderen. I tillegg kan K. Pearsons koeffisient reduseres på grunn av "begrensningen av prøvetakingsbredden". Sammenligning av korrelasjon og eksperimentelle studier Eksper. isslede. innebærer å manipulere en eller flere av de uavhengige variablene og innebærer ofte å formulere årsaksuttalelser om effekten av de uavhengige variablene på den avhengige variabelen. Riktigheten av slike utsagn er som regel sikret ved overholdelse av følgende tre forhold: a) i den innledende forskningsfasen. eksperimentell grupper bør ikke være systematisk forskjellige på tvers av alle kontrollerte variabler; b) disse gruppene er utsatt for samme innflytelse fra alle kontrollerte faktorer, med unntak av påvirkning fra den uavhengige variabelen; c) etter eksperiment. effekter forårsaket av manipulering av den uavhengige variabelen, skilles gruppene pålitelig fra hverandre når det gjelder nivået på den avhengige variabelen. Korrelasjonsforskning. innebærer ikke manipulering av uavhengige variabler og er i sin enkleste form redusert til å måle et antall variabler og bestemme styrken på forbindelsene mellom dem. Selv om en slik er ake. gi oss informasjon. om graden av forbindelse og til og med tillate oss å forutsi verdiene til noen variabler fra dataene vi har i forhold til andre variabler, tillater de som regel ikke oss å trekke konklusjoner om årsak-virkning-forholdet mellom variablene. Imidlertid har forskere i vår tid tilgang til metoder for statistisk analyse, som gjør det mulig å sjekke hvordan en bestemt korrelasjonspleiad er enig med en bestemt modell av årsak-virkning-forhold. Den delvise koeffisienten K. rXY.W er en indikator på styrken til det lineære forholdet mellom variablene X og Y med den ekskluderte innflytelsen fra variabelen W. Det lar deg også "fjerne" den sammenkoblede K. fra den innblandende innflytelsen til mer enn en variabel. Flere korrelasjoner Anta at vi ønsker å oppnå den beste forutsigelsen av variabelen Y (kriterium, eller avhengig, variabel) basert på en rekke andre variabler X1, X2, X3, ..., Xp (prediktiv eller uavhengig, variabler). For eksempel ønsket vi å forutsi suksessraten for studiene basert på studentkarakterer og karakterer i Graduate Written Exam (GRE). Ved hjelp av metodene for å konstruere multippel regresjon kan vi få et uttrykk for formen: b0 + b1X1 + ... + bpXp, der b0, b1, ... bp er riktig valgte konstanter som optimalt forutsier Y. Multiple K.-koeffisienten, r, representerer er koeffisienten K. for produktet fra Pearson-øyeblikk mellom den beste prediksjonen og de faktiske verdiene til den forutsagte variabelen, og tjener som sådan et mål på korrektheten av prediksjonen basert på multippel regresjon. Se også Correlation Methods, Statistics in Psychology A.D. Well

Korrelasjon og regresjon - Psykologisk leksikon

(korrelasjon og regresjon) Hensyn K. og R. er bygget rundt følgende DOS. spørsmål: a) er det et slikt forhold mellom variablene X og Y at vi kunne forutsi verdiene til Y fra de kjente verdiene til X, i det minste med en rimelig grad av nøyaktighet? b) Hva er styrken (eller tettheten) i dette forholdet mellom variablene X og Y? c) Gitt et slikt forhold mellom X og Y, hva er den optimale regelen (eller matematisk sett en ligning) for å forutsi Y fra X og hvor godt berettiget er det? Når vi vurderer tettheten eller graden av forbindelse (strengt tatt graden av lineær forbindelse), har vi å gjøre med K. Begrepet "R." refererer til spørsmål knyttet til prediksjon av verdiene til en variabel fra andres verdier Korrelasjonskoeffisient Koeffisienten K. for produktet fra Pearson-øyeblikk (r), - oftere kalt bare koeffisienten K., er en indikator på styrken til det lineære forholdet mellom to variabler og varierer fra +1 til -1. En nullverdi på K. Pearsons koeffisient indikerer fraværet av et lineært forhold mellom X og Y; positive verdier av denne koeffisienten indikerer eksistensen av en tendens til å øke Y når X øker, mens dens negative verdier indikerer eksistensen av en motsatt trend: en reduksjon i Y når X øker. En rett linje K. mellom X og Y vil finne sted hvis verdiene av Y kan forutsies nøyaktig fra X-verdiene ved bruk av en prediksjonsligning av formen Y \u003d aX + b, der a og b er riktig valgte konstanter. For a\u003e 0 vil en fullstendig positiv K. (+1) bli observert, og for a, en korrelasjon (-1). En ligning av formen Y \u003d aX + b kalles en lineær ligning, siden alle punkter (X, Y) som tilfredsstiller denne ligningen, ligger på en rett linje når vi plotter en funksjon Y fra X. K. Pearsons koeffisient er en indikator for graden av lineær forbindelse, og ikke for sammenheng generelt. For eksempel kan det indikere fullstendig fravær av K. (r \u003d 0) mellom to variabler relatert av funksjonell ikke-lineær avhengighet. På grunn av disse begrensningene har Pearsons koeffisient en tendens til å undervurdere graden av sammenheng mellom variabler. Til tross for at det er flere. forskjellige, om enn ekvivalente, formler for beregning av K. Pearsons koeffisient, er den mest berømte beregningsformelen følgende :, hvor N er antall sammenkoblede estimater for X og Y. Når man tolker K.-koeffisienten, bør man utvise forsiktighet. Faktum K. mellom variablene X og Y alene er ikke nok for en automatisk konklusjon om eksistensen av et årsakssammenheng mellom dem. X kan være korrelert med Y fordi: a) endringer i X forårsaker endringer i Y; b) endringer i Y forårsaker endringer i X; c) endringer i andre variabler forårsaker forandringer i både X og Y. For eksempel er grunnskolevolumene i grunnskoleelever positivt korrelert med veksten, fordi begge disse variablene er assosiert med alderen. I tillegg kan K. Pearsons koeffisient reduseres på grunn av "begrensningen av prøvetakingsbredden". Sammenligning av korrelasjon og eksperimentelle studier Eksper. isslede. innebærer å manipulere en eller flere av de uavhengige variablene og innebærer ofte å komme med kausale uttalelser om effekten av de uavhengige variablene på den avhengige variabelen. Riktigheten av slike uttalelser er som regel sikret ved overholdelse av følgende tre forhold: a) i den innledende forskningsfasen. eksperimentell grupper bør ikke være systematisk forskjellige på tvers av alle kontrollerte variabler; b) disse gruppene er utsatt for samme innflytelse fra alle kontrollerte faktorer, med unntak av påvirkning fra den uavhengige variabelen; c) etter eksperiment. effekter forårsaket av manipulering av den uavhengige variabelen, skilles gruppene pålitelig fra hverandre når det gjelder nivået på den avhengige variabelen. Korrelasjonsforskning. innebærer ikke manipulering av uavhengige variabler og er i sin enkleste form redusert til å måle et antall variabler og bestemme styrken på forbindelsene mellom dem. Selv om en slik er ake. gi oss informasjon. om graden av forbindelse og til og med tillate å forutsi verdiene til noen variabler fra dataene som vi har i forhold til andre variabler, tillater de som regel ikke å trekke konklusjoner om årsak-virkning-forholdet mellom variablene. Imidlertid har forskere i vår tid tilgang til metoder for statistisk analyse som gjør det mulig å sjekke hvordan en bestemt korrelasjonspleiad er i samsvar med en bestemt modell av årsak og virkning-forhold. Den delvise koeffisienten K. rXY.W er en indikator på styrken til det lineære forholdet mellom variablene X og Y med den ekskluderte innflytelsen fra variabelen W. Det lar deg også "fjerne" den sammenkoblede K. fra den sammenblandende innflytelsen til mer enn en variabel. Flere korrelasjoner Anta at vi ønsker å oppnå den beste forutsigelsen av variabelen Y (kriterium, eller avhengig, variabel) basert på en rekke andre variabler X1, X2, X3, ..., Xp (prediktiv eller uavhengig, variabler). For eksempel ønsket vi å forutsi suksessraten for studiene basert på studentkarakterer og karakterer i Graduate Written Exam (GRE). Ved hjelp av metodene for å konstruere multippel regresjon kan vi få et uttrykk for formen: b0 + b1X1 + ... + bpXp, der b0, b1, ... bp er riktig valgte konstanter som optimalt forutsier Y. Multiple K.-koeffisienten, r, representerer er koeffisienten K. for produktet fra Pearson-øyeblikk mellom den beste prediksjonen og de faktiske verdiene til den forutsagte variabelen, og tjener som sådan et mål på korrektheten av prediksjonen basert på multippel regresjon. Se også Correlation Methods, Statistics in Psychology A.D. Well

Korrelasjon kanonisk - Sosiologisk ordbok

Engelsk. korrelasjon, kanonisk (al); tysk Korrelation, kanonische. En parvis korrelasjonsgeneralisering som brukes til å bestemme forholdet mellom to grupper av funksjoner.

Korrelasjon kanonisk - Sosiologisk ordbok

En parvis korrelasjonsgeneralisering brukt til å bestemme forholdet mellom to grupper av funksjoner. Kanonisk. analyse, det vil si metoden for å finne KK, er basert på konstruksjonen av slike lineære kombinasjoner av funksjoner i den ene og den andre gruppen at den vanlige koeffisienten for par-korrelasjon mellom disse kombinasjonene når den høyeste verdien. Denne maksimale koeffisienten kalles den første kanoniske. korrelasjonskoeffisient, og de tilsvarende lineære kombinasjonene av to grupper av funksjoner kalles. den første kanoniske. mengder. Se Kendall M.J., Stewart A. Multivariat statisk analyse og tidsserier. M., 1976; Wold G. Banemodeller med latente variabler // Matematikk i sosiologi: modellering og informasjonsbehandling M., 1977; Bolch B., Huan C.J. Multivariate statistiske metoder for økonomi. M., 1979; Dubrovsky S.A. Anvendt multivariat statistisk analyse 1982; Lipovetskiy S.S. Noen modeller av Gunners analyse som ekstremer av kvadratiske og bilineære former // Kompleks anvendelse av matematiske metoder i sosiologisk forskning. M., 1983; Van den Wollenberg A.L. Redundans: Et alternativ for kanonisk korrelasjonsanalyse // Psychometrica. 1977. Vol. 42, nr. 2. C.C. Lipovetsky, L.G. Badalyan.

Korrelasjon lineær - Sosiologisk ordbok

Engelsk. korrelasjon, lineær; tysk Korrelation, lineare. Korrelasjon, der forholdet mellom endringsgraden til en variabel og endringsgraden til en annen variabel er konstant.

En sammenheng mellom to størrelser er et statistisk forhold der en endring i en av størrelsene fører til en systematisk endring i den andre. Et kvantitativt mål på korrelasjon er den lineære korrelasjonskoeffisienten (også kalt Pearson's korrelasjonskoeffisient), beregnet med formelen:

• r xy er korrelasjonskoeffisienten til verdiene til x og y;
• d x - avvik fra en eller annen verdi av serien x fra gjennomsnittsverdien for denne serien;
• d y - avvik på en eller annen verdi av y-serien fra gjennomsnittsverdien til denne serien.

Området av mulige verdier for korrelasjonskoeffisienten er mellom +1 og -1. I dette tilfellet er følgende alternativer mulige:

• +1 - direkte forhold mellom verdier;
• | r xy | \u003e 0,7 - et uttalt forhold mellom verdiene;
• 0.4 < |r xy| > 0,7 - moderat uttalt forhold mellom verdier;
• | r xy |< 0.4 – слабо выраженная зависимость между величинами;
• -1 - omvendt forhold mellom verdier.

Det er viktig å merke seg at jo større verdiprøven, jo mindre størrelsen på korrelasjonskoeffisienten, kan vi snakke om tilstedeværelsen av et forhold mellom x og y. Dessverre er det en felle i formelen som kan spille en grusom spøk på en investor i forhold til finansielle instrumenter. I telleren kan avvik av verdier ha både de samme og forskjellige tegn, slik at produktet også kan være både positivt og negativt. I nevneren er avvikene kvadratiske, noe som garanterer at nevneren er positiv. Foreløpig vil vi bare ta hensyn til dette, og senere kommer vi tilbake til hva som kan komme av det.

Den praktiske betydningen av å beregne sammenhengen mellom finansielle instrumenter er å skaffe viktige grunnleggende data som er nødvendige for å ta handelsbeslutninger. Markedsreaksjonen mot utgivelsen av viktige økonomiske nyheter kommer til uttrykk i det faktum at først, priser på grunnleggende eiendeler (gull, olje, futures for industriindekser), noen ganger avkastning, kommer i bevegelse. Som et resultat endres valutakurser og aksjekurser. Ved å spore forholdet til individuelle instrumenter, samt årsakssammenhengen mellom prisendringer, kan du raskt revidere handels- og investeringsplanene dine. I tillegg brukes analysen av sammenhenger i ledelsen som en obligatorisk del.

Du kan visualisere korrelasjonen av de to størrelsene i form av en graf i koordinatene for tidsamplitude. For eksempel, med en negativ sammenheng, får vi et lignende bilde:

Kunnskap om aktivakorrelasjon reduserer porteføljerisiko

Anta for eksempel at det er to eiendeler. For enkelhets skyld, la oss forestille oss at prisene deres avhenger av tid i henhold til loven til en sinusformet. Så, med en korrelasjon på +1, får vi et fullstendig overlegg av bølger, og åpning av avtaler i begge eiendeler vil tilsvare dobling av posisjoner i en av dem. Korrelasjon -1 betyr derimot gjensidig kompensasjon av eiendelsgevinster og tap. Selvfølgelig beveger velvalgte eiendeler generelt ikke rundt samme nivå, men har en tendens til å vokse over tid. I tillegg, med noen eiendeler, gir vekst i andre deg muligheten til å minimere den totale porteføljerisikoen:

En prosess som kalles porteføljeavbalansering, lar deg generere inntekter ved å veksle på andelen eiendeler i en portefølje. Dette oppnås lettest med en uttalt negativ sammenheng. Anta at porteføljen opprinnelig inneholdt eiendeler A og B med en omvendt korrelasjon og et forhold på 1: 1, til sammen 1 million rubler. I løpet av seks måneder falt aktiva A med 20%, og verdien fra de første 500 tusen rubler ble 400 tusen rubler. Eiendom B vokste tvert imot med 20%, og verdien steg til 600 tusen rubler. Den totale verdien av porteføljen har ikke endret seg og er fortsatt 1 million rubler. Nå overføres 50% av eiendel B (300 tusen) til A og verdien er nå 700 tusen, og eiendel B - 300 tusen.

I løpet av de neste seks månedene finner den motsatte prosessen sted: eiendeler går tilbake til den opprinnelige prisen. Nå koster aktiva A i stedet for 700 tusen 840 tusen, og eiendel B i stedet for 300 tusen - 240 tusen. Den totale verdien av porteføljen utgjorde altså 1 million 80 tusen rubler, dvs. lønnsomheten på grunn av ombalansering er 8% per år. Uten ombalansering ville porteføljens avkastning vært 0%. Ekte situasjoner er mye mer kompliserte fordi de fleste instrumentene har korrelasjoner mellom +0,5 og -0,5. Hvis vi vurderer risiko-retur-grafen for forskjellige forhold mellom de to instrumentene med forskjellige korrelasjonsverdier, får vi følgende bilde:

Som du ser, jo lavere verdi av korrelasjonskoeffisienten til instrumentene, jo større er den mulige avkastningen til porteføljen til samme verdi av risiko, eller jo lavere er risikoen til samme avkastningsverdi.

Korrelasjon i Forex

En vanlig strategi basert på korrelasjonen av valutapar er at i tilfelle et kraftig avvik på korrelasjonskoeffisienten fra gjeldende verdi, åpnes handler i retning av gjenoppretting av denne verdien. For eksempel, hvis EURUSD- og GBPUSD-parene har beveget seg i samme retning i lang tid, kan det i tilfelle sterk divergens forventes en konvergens hvis avviket ikke er forårsaket av langsiktige (for eksempel en endring i diskonteringsrenten).

I tillegg brukes korrelasjonen av valutapar i en omfattende markedsvurdering. For eksempel, like før boliglånekrisen i 2008-2009, da de australske og newzealandske dollarene, så vel som det britiske pundet hadde en høy styringsrente, ble det utviklet en handelsstrategi kalt bærehandel. Det besto i det faktum at når begivenhetene var gunstige for aksjemarkedene, vokste parene av disse valutaene med yenen, som tradisjonelt hadde en veldig lav kurs, spesielt aktivt, og de sank også aktivt under ugunstige hendelser.

Til tross for at ingen korrelasjon kan påvirke absolutt alle tidsintervaller og multidireksjonelle bevegelser av valutaer er mulig, men en utpreget ensrettet bevegelse indikerer som regel tilstedeværelsen av en felles grunnleggende "driver". Dette gjør det lettere å planlegge avtaler. Spesielt gir det ingen mening å se etter tilbakeslag og jobbe i løpet av dagen hvis alle tydelig korrelerte par går i samme retning.

Du kan se tabellen over sammenheng mellom valutapar og andre instrumenter i sanntid på myfxbook.com/forex-market/correlation. Det kan sees fra denne tabellen at EURUSD- og AUDCAD-parene praktisk talt ikke korrelerer med hverandre. I tilfelle samtidig åpning av handler for disse parene, er det ingen grunn til å frykte verken oppsummering av tap, eller overlapping av fortjeneste for ett par med tap for et annet.

Dette diagrammet viser hvordan de australske og newzealandske dollarene, som er omvendt korrelert med den sikre havnevalutaen til yen og sveitsiske franc, steg sterkt i perioden med den største styringsrenteforskjellen. Denne trenden ble snudd etter at en periode med rentekutt begynte med en dypere boliglånskrise.

Det er ingen konsekvenser uten årsak

Priskorrelasjon mellom eiendeler er noe som ligner på trender: jo lengre tidsintervall for beregning, jo langsommere endres den. Men det er en ting som skiller sammenheng fra mange andre metoder. Det kan beregnes for slike par eiendeler som ikke handles på noen børs (oljegass, oljegull), som gjør at analytikeren kan supplere sitt arsenal med verdifull informasjon som gjør at han kan "lese markedet mellom diagrammer".

Enhver korrelasjon på to eller flere størrelser har alltid en årsakssammenheng. En av mengdene er avgjørende, som den andre (eller andre) er avhengig av. Korrelasjon i aksjemarkedet er ikke noe unntak. For eksempel i oljegassparet i lang tid var oljeprisen avgjørende. I diagrammet nedenfor kan du se at utvidelsen av spredningen mellom olje og gass på grunn av en kraftig relativ økning i gass ble erstattet av en like skarp retur til relativ likevekt:

Samtidig, i et annet par eiendeler, gullolje, definerer gull allerede. Med en betydelig utvidelse (en kraftig økning eller fall i olje med mer stabilt gull), er det olje som gjenoppretter forstyrret likevekt:

Hvis du sporer lignende oppførsel til "slave" eiendeler, kan du åpne avtaler mot gjenoppretting av balansen. Forresten, korrelasjon er ofte ikke basert på at noen valutaer er knyttet til råvarer. De kalles "råvarevalutaer". For eksempel er den kanadiske dollaren og rubelen svært avhengig av olje. I begge tilfeller er korrelasjonen direkte: jo dyrere olje er, jo høyere er kursen på disse valutaene mot den amerikanske dollaren.

Når det gjelder rubelen, er korrelasjonen av diagrammene så tydelig at den kan brukes i en handelsstrategi. Tenk på begynnelsen av 2014. Olje handles til rundt $ 110 per fat, hvoretter den stiger litt høyere en stund. På denne tiden synker rubelen tvert imot kort fra 33 per US dollar til 36. På et tidspunkt blir korrelasjonen nesten invers, men likevekten blir raskt gjenopprettet og rubelen går tilbake til hastigheten på 33 per dollar, lydig etter oljen. Vi ser et enda mer slående eksempel på slutten av 2014, da rubelen svekket seg kraftig på bakgrunn av en mye mer gradvis fallende olje. Og denne gangen ble den forstyrrede balansen snart gjenopprettet takket være forsterkningen av rubelen. Over tid kan korrelasjonen gjennomgå sterke endringer og til og med gå fra en rett linje til det motsatte. Dette var spesielt tydelig i tilfelle av sammenhengen mellom Dow Jones Industrial Average og RTS.

På slutten av 2007, da de første tegnene på en boliglånskrise i USA begynte å dukke opp, gikk DJ-indeksen ned, men RTS-indeksen takket være aktiv vekst i oljeprisen, nærmet seg bare et historisk maksimum. I fremtiden påvirket imidlertid den kraftige kollapsen av alle aksjeindekser i verden oljen. Dette førte til at RTS-indeksen når det gjaldt fallende priser var nesten 2 ganger høyere enn DJ. I tillegg til olje, påvirket den totale kapitalstrømmen fra fremvoksende markeder også fallet i RTS-indeksen.

Krisen var imidlertid kortvarig og ga allerede i begynnelsen av 2009 vei for økonomisk vekst. En høy korrelasjon mellom DJ og RTS ble observert frem til april 2012, som ble preget av utmattelsen av mulighetene for råvaremodellen for utviklingen av den russiske økonomien. Siden i år har ikke dyr olje lenger gitt økonomisk vekst. Senere ble den økonomiske nedgangen i Russland bare forverret på bakgrunn av fallende oljepris, mens den amerikanske økonomien fikk ytterligere stimulans for vekst. Korrelasjonen mellom og ble invers.

I seg selv betyr ikke tilstedeværelsen av en sammenheng mellom eiendeler at det er mulig å bygge en handels- eller investeringsstrategi på dette. Anta at vi er interessert i korrelasjonen mellom IBM-aksjer de siste 12 månedene (se impactopia.com/correlation). Så, Banco Santander er på 4. plass når det gjelder korrelasjon (ca. 0,43). Mest sannsynlig er dette bare en tilfeldighet eller en systemfeil i selve metoden for å beregne sammenhenger.

Matematikkfelle

Som jeg nevnte ovenfor, er formelen for beregning av korrelasjonskoeffisienten veldig følsom for tegn på avvik av størrelsesverdier fra gjennomsnittsverdiene. Hvis disse avvikene oftere har de samme tegnene, oppnås en høy verdi av korrelasjonskoeffisienten. Men vil denne betydningen være fornuftig? Svaret er slett ikke opplagt. La oss se på et praktisk eksempel. Anta at det er to størrelser på grafene samtidig:

Da vil de nye verdiene for disse mengdene systematisk vise seg å være på den ene siden av gjennomsnittsverdiene. Dette vil føre til en høy positiv sammenheng. Dessverre vil denne informasjonen ikke være nyttig i det hele tatt. bortsett fra tilstedeværelsen av et gap, er det ingenting til felles mellom diagrammene. Dette er bare et illustrerende eksempel på at det ved beregning av korrelasjonen er tillatt å bruke bare stasjonære verdiserier, dvs. rader der det ikke er noen trendkomponent. Dette betyr at beregningen av sammenhenger i verden av finansielle eiendeler uunngåelig fører til en overvurdering av viktigheten av faktorer som faktisk er tilfeldige. Forstå riktig: det er viktig å ikke oppsøke disse faktorene og innføre spesielle rettelser på dem, men å vise selve essensen av fenomenet og ikke se etter en annen gral der den ikke eksisterer.

Imidlertid er ikke alt så ille. Det er en måte å komme seg rundt innflytelsen fra trender ved å beregne korrelasjonen ikke av prisene selv, men deres trinn. Da vil ovennevnte GEP vise seg å være en statistisk outlier som praktisk talt ikke påvirker resultatet. Det gjenstår bare å vente til denne tilnærmingen råder. Oppdaterte korrelasjonsdata for aktiva er ikke alltid tilgjengelig. I slike tilfeller kan de beregnes ved hjelp av Microsoft Excel. For dette skrives anførselstegn i form av to celleområder, og deretter skrives en funksjon av følgende form i en av de frie cellene: \u003d CORREL (array 1; array 2). Matrisen kan se slik ut: A1: A100. For å beregne korrelasjonen basert på prisstigninger, er dette programmet dobbelt nyttig, fordi du først må beregne trinnene selv basert på sluttkursene.

Sammendrag

Korrelasjonen mellom aktiva priser er et viktig verktøy for både dataanalyse og risikostyring i porteføljeinvesteringer. Men som alle statistiske tilnærminger, er det ikke uten alvorlige ulemper:

• tilstedeværelsen av en uttalt sammenheng mellom data i fortiden kan ikke garantere det i fremtiden;
• den brukte matematiske modellen har store feil i trendperioder.

Bruk av korrelasjonsmetoden vil gi maksimale fordeler i tillegg til andre analysemetoder og pengestyring. I kommentarene foreslår jeg å diskutere hvordan du kan tjene penger på sammenhengen mellom spesifikke eiendeler. Jeg ga eksemplene mine i artikkelen, jeg venter på at din skal bli diskutert.

Profitt alle!