).
specialist. Korrelera, vara sammankopplad med något. Ökad hjärtsjukdom korrelerar med ökad solaktivitet.
|| Ons motsvarar.

Förklarande ordbok för främmande ord L.P. Krysin. - M: ryska språket, 1998 .

Se vad "korrelerar" i andra ordböcker:

korrelat - jämför installera - Ämnen olje- och gasindustrin Synonymer jämför installera EN korrelera ... Teknisk översättarhandbok

Korrelat - det vill säga att beräkna korrelationen (matematisk eller statistisk relation) mellan tecknen ... Fysisk antropologi. Illustrerad förklarande ordbok.

korrelat - korrelera, ruet ... Rysk stavningsordbok

korrelat - (I), korrelerar / rui, rue, ruut ... Stavningsordbok för ryska språket

Ruyu, ruin; nsv. Bok. Var i ett korrelationsförhållande. Dessa processer korrelerar med varandra ... encyklopedisk ordbok

KORRELAT - Att placera något i en situation där det står i en viss relation med andra saker. 2. Beräkna korrelationskoefficienten ... Förklarande ordbok för psykologi

Korrelat - för att skapa en korrelation mellan sammanhängande fenomen ... Ordbok över ekonomiska termer och främmande ord

korrelat - ruin, ruin; nsv; bok. Var i ett korrelationsförhållande. Dessa processer korrelerar med varandra ... Ordbok med många uttryck

korrelat - korrelera / ir / ägg / th ... Ordbok för morfemi och stavning

Konvergent och diskriminerande giltighet - (Latin convergens - att närma sig, konvergera; discrivinans - diskriminerande, separera) - i vilken grad ett visst testverktyg har giltighet, om måttet på värdet erhållet från detta test kommer att: a) korrelera med ... ... Encyclopedic Dictionary of Psychology and Pedagogy

Böcker

• Krisen med vetenskaplig kunskap. Syn på en fysiker, G. A. Sardanashvili. Modern vetenskap i början av 2000-talet står inför problemet att sanningen, som en representation av verkligheten, i vetenskaplig kunskap oundvikligen visar sig vara multivariat och motsägelsefull. Anledningen för det här ...

Hälsningar till alla läsare av Pamm-Trade-portalen! Jag heter Oleg Zolotarev. Jag är lärling och framgångsrik näringsidkare på marknaden för binära optioner.

Korrelation - vad är det? Ett högt namn - en enkel mening!

Idag vill jag berätta om en mycket intressant term med ett fruktansvärt namn "korrelation". I själva verket finns det inget hemskt här, för korrelation är bara graden av beroende mellan två fenomen eller objekt.

Detta koncept används ofta i matematik, biologi, ekonomi, statistik, psykologi och bara i vardagen. Kommer du ihåg frasen från tecknade filmen om Winnie the Pooh: "det verkar regna"? Detta är ett rudimentärt exempel på korrelation. När vi tittar på himlen och ser tjocka moln där, drar vi slutsatsen att det kan regna. Men han kanske inte går. Detta är den viktigaste punkten som skiljer korrelation från strikta linjära förhållanden som y \u003d f (x).

Korrelation är beroende på närvaron av ett antal slumpmässiga faktorer. Därför kallas det också statistiskt beroende. Man kan till exempel anta att brott ökar med arbetslöshet. Man kan dock inte vara 100% säker på detta. Faktum är att det slutliga resultatet i detta fall också påverkas av människors mentalitet, deras uppväxt, miljö etc. Således ger korrelationen ett ungefärligt, men inte exakt, förhållande. Det finns alltid externa faktorer som kan påverka resultatet, vilket innebär att det är omöjligt att göra en exakt prognos.

Så vi räknade ut det allmänna konceptet, och nu ska vi prata om vad och hur detta förhållande uttrycks. Förhållandet mellan fenomen bestäms av korrelationskoefficienten. Hon kan vara väldigt kraftfull. Till exempel kan var och en av oss utan tvekan säga att med en ökning av strålningsnivån försämras vår hälsa. I detta fall ser vi i exemplet ett omvänt proportionellt förhållande: ju högre strålning, desto sämre människors hälsa. I detta fall tenderar korrelationskoefficienten till ett värde av -1 och återspeglar en negativ korrelation.

Det händer att fenomen eller föremål inte på något sätt är kopplade till varandra, till exempel hur många flaskor champagne du drack dagen innan påverkar inte presidentens nyårstala. I detta fall är korrelationskoefficienten noll.

Om koefficienten tenderar till värdet +1, finns det en positiv korrelation. Till exempel, ju fler ambitioner en person har och ju högre nivå av intelligens, desto mer sannolikt är det att de tar en ledarposition.

Den direkta översättningen av ordet "korrelation" låter som ett förhållande. Hur jämförs ett fenomen med ett annat? Den globala uppvärmningen har utlöst en serie tornados i USA. Förhållandet mellan dessa händelser existerar verkligen, och detta gör det möjligt att lägga fram en hypotes om deras orsak-och-verkningsförhållande. Detta är endast möjligt med korrelerade objekt. Om det inte finns något samband mellan fenomen och objekt, finns det heller ingen korrelation.

Låt oss nu se hur korrelation kan hjälpa en investerare?

Korrelation av investeringstillgångar: hur fungerar det?

Hur många investerare använder korrelationsprincipen i sin investeringsportfölj? Jag tror inte det. Men hans roll underskattades kraftigt. När allt kommer omkring vet alla att det är omöjligt att hålla ägg i en korg, med andra ord måste riskerna diversifieras. Varför då inte förbättra resultatet med korrelation?

Till exempel bestämde du dig för att använda diversifieringsmetoden i din investeringsverksamhet och köpte, utöver aktierna i en stor emittent, andelar i små företag. Visste du att aktier i affärsjättar och lager i småföretag har en korrelationskoefficient på +0,79? Även om detta inte är en enhet är det också ett ganska högt värde. Och som vi redan vet visar en positiv korrelation en direkt relation: om aktierna i ett stort företag faller är det sannolikheten för att priset på värdepapper och småföretag sjunker. I det här fallet är det bättre att välja tillgångar som inte har någon korrelation när det gäller diversifiering.

Till exempel aktier och obligationer, eller aktier och statsskuldväxlar. När det gäller obligationer är de, liksom aktier, starkt korrelerade med varandra. I detta fall kan koefficienten nå 0,9. Om du inte vet hur dessa värdepapper skiljer sig från varandra, rekommenderar jag att du läser artikeln av Viktor Samoilov. I den hittar du inte bara tillgängliga tolkningar av dessa villkor och funktionerna i var och en, men också möjligheter att tjäna pengar på dessa värdepapper.

Förutom korrelationer mellan värdepapper finns det också beroende mellan regioner. Ju närmare avståndet desto högre är korrelationen oftast. Om du till exempel tar USA och Kanada är korrelationskoefficienten cirka 0,9. Med avstånd minskar också förhållandet. För USA och Japan är detta värde redan mindre än 0,5. Det är således möjligt att diversifiera riskerna med en tillgång, till exempel aktier, men när det gäller att köpa dem från emittenter från olika delar av världen.

Vilka andra tillgångar och hur korrelerar de med varandra? Värdepapper och guld är praktiskt taget oberoende (korrelationen är noll). Men guld och silver är två ömsesidigt beroende tillgångar, så det är ingen mening att använda dem som diversifiering i en portfölj. Vad händer med den amerikanska dollarn när euron stiger i pris? Det blir billigare. Detta innebär att korrelationen mellan dessa valutor är negativ.

När jag handlar med binära optioner använder jag också korrelationer. Om du ännu inte har haft tid att räkna ut vad som är skillnaden mellan binära optioner och vanliga utbytesoptioner, råder jag dig att titta på den här videon:

Oftast arbetar jag med valutapar. Alla näringsidkare med åtminstone lite erfarenhet vet att valutapar är beroende av varandra (korrelera). Till exempel kan ett fall i EUR / USD leda till ett fall i GBP / USD. På samma sätt kan tillväxten av USD / CHF-paret påverka tillväxten av USD / CAD. Om du är nybörjare och inte vet vilka valutor som är associerade med dollarn eller euron och hur de interagerar med varandra spelar det ingen roll. Viktor Samoilov utvecklade en speciell strategi för dessa ändamål. Den inneboende principen återspeglar korrelationslänkarna. Om systemet upptäcker en ökning av frekvensen för EUR / USD-paret, ger det dig tips för ett aktivt köp och för andra par som har en hög positiv korrelation med det. Om korrelationen är negativ kommer det att finnas en ledtråd för ett aktivt säljalternativ. Du kan se hur det fungerar i praktiken från följande video:

Av allt detta kan vi dra slutsatsen att utan att ta hänsyn till korrelationen är det omöjligt att utföra korrekt diversifiering. Och detta påverkar direkt investeringsportföljens effektivitet. För att öka kapitalet (än mindre behålla det) är det absolut nödvändigt att ta hänsyn till denna faktor. Det är också mycket viktigt för en binär optionshandlare att ta hänsyn till korrelationskoefficienten; noggrannheten i prognosen beror till stor del på detta.

Idag berättade jag om en strategi som är mest relevant för vår fråga. Viktor Samoilov har dock ett stort antal andra, inte mindre effektiva strategier i sin arsenal. Jag kan helt enkelt inte överväga dem alla i den här artikeln. Men om du vill inte missa viktig information (inklusive om handelsstrategier) kan du prenumerera på vårt nyhetsbrev med hjälp av formuläret nedan:

Få steg-för-steg-instruktioner för att tjäna pengar!

Avsnittet är väldigt enkelt att använda. I det föreslagna fältet anger du bara önskat ord så ger vi dig en lista över dess betydelser. Jag skulle vilja notera att vår webbplats innehåller data från olika källor - encyklopediska, förklarande, derivativa ordböcker. Även här kan du bekanta dig med exempel på användningen av ordet du skrev in.

Korrelation

korrelation i korsordordboken

korrelation

Ordbok över medicinska termer

korrelation (lat. korrelationsförhållande, korrelation)

1) i statistik

Förklarande ordbok för ryska språket. D.N. Ushakov

korrelation

korrelation, w. (Latin correlatio) (vetenskaplig).

Korrelation, ömsesidigt beroende av de jämförda begreppen (filos.).

Sammankopplingen av fenomen som är kända beroende av varandra. Ökningen av arbetslösheten och antalet brott är i direkt korrelation med varandra.

Förklarande ordbok för ryska språket. S.I.Ozhegov, N.Yu.Shvedova.

korrelation

Och. (bok). Ömsesidighet, förhållande.

adj. korrelation, th, th.

Ny förklarande och avledande ordbok för ryska språket, T.F. Efremova.

korrelation

g. Samtrafik, korrelation av objekt, fenomen eller begrepp.

Encyclopedic Dictionary, 1998

korrelation

i matematisk statistik, sannolikhetsberoende eller statistiskt beroende. Till skillnad från funktionsberoende uppstår korrelation när beroendet av en av egenskaperna hos en annan kompliceras av närvaron av ett antal slumpmässiga faktorer.

korrelation

KORRELATION (från det sena latinska korrelationsförhållandet) ömsesidig anslutning, ömsesidigt beroende, förhållandet mellan objekt eller begrepp.

korrelation

KORRELATION är en stratigrafisk jämförelse av skikt i samma ålder av sedimentära och vulkaniska bergarter från olika regioner och deras koppling till underavdelningar i en enda stratigrafisk skala.

korrelation

KORRELATION språk

ömsesidigt beroende, anslutning, ett visst beroende av språkliga element.

Ett slags opposition inom fonologi (Opposition i lingvistik).

Korrelation

Korrelation eller korrelationsberoende - statistiskt förhållande mellan två eller flera slumpmässiga variabler. I detta fall åtföljs ändringar av värdena för en eller flera av dessa kvantiteter en systematisk förändring av värdena för en annan eller andra kvantiteter.

Det matematiska måttet på korrelationen av två slumpmässiga variabler är korrelationsförhållandet \\ eta eller korrelationskoefficienten R (eller r). Om en förändring i en slumpmässig variabel inte leder till en regelbunden förändring i en annan slumpmässig variabel utan leder till en förändring i en annan statistisk egenskap hos en given slumpmässig variabel, anses en sådan relation inte vara en korrelation, även om den är statistisk.

För första gången i vetenskaplig cirkulation, termen korrelation introducerades av den franska paleontologen Georges Cuvier på 1700-talet. Han utvecklade "korrelationslagen" för de levande varelsernas delar och organ, med hjälp av vilket det är möjligt att återställa utseendet på ett fossilt djur med endast en del av dess rester till förfogande. I statistiken användes ordet "korrelation" först av den engelska biologen och statistikern Francis Galton i slutet av 1800-talet.

Exempel på användning av ordet korrelation i litteraturen.

Förresten, så ledsen som det kan tyckas, finns den vulkanologiska litteraturen i överflöd av beskrivningar, vars författare ändå bygger utan att belasta sig med att samla in digitala data korrelationer och göra allvarliga slutsatser.

I sin landmärke från 1959 visade sociologen Seymour Martin Lipset att det finns ett mycket högt experiment korrelation mellan stabil demokrati å ena sidan och nivån på landets ekonomiska utveckling å andra sidan, liksom med andra indikatorer relaterade till ekonomisk utveckling, såsom urbanisering, utbildning och så vidare.

Det är nödvändigt att varna att i motsats till det vanliga ordförbrukningen, när vi helt enkelt säger att signifieraren UTTRYCKER den signifierade, finns det i alla semiologiska system inte två utan tre olika element, för det jag direkt uppfattar är inte en sekvens av två element, utan korrelationsom förenar dem.

Hans undermedvetna har producerat korrelation frekvensfaktorer, tabellformad sannolikhet och utfärdad: - Han heter Edward Aix.

Platser där Ax försvinner, hans nya framträdanden, hans psykologiska index, plus summan korrelation hemliga platser som är lämpliga för en förlamning genom att den inte finns i dem.

Jag är förvånad över dig, kamrat Vibegallo, om jag var dig hade jag för länge sedan krävt att i protokollet skulle ange att det fanns en obestridlig korrelation mellan objektets kalorimetriska och sammandragningsegenskaper.

Således en dubbel korrelation mellan personlig frihet och alienation, avvisande av individuell frihet och upprättande av ordning.

Närmare korrelation finns mellan karaktär och impuls till handling.

I själva verket detta korrelation så höga att impulserna för handling i sig kan ses som en del av syndromet.

För att bedöma tvillingarnas intrapairlikhet, koefficienterna för intraklassen korrelationer Fisher och på grundval av ärftlighetskoefficienter.

För att bedöma stabiliteten mellan åldrarna för de totala intelligensindikatorerna, rangordningen korrelationer enligt Spearman.

Fenotyp mellan åldrarna korrelationer för indikatorerna för verbal och allmän intelligens visade sig vara signifikant i båda proverna endast när man jämför intelligensen vid 6 och 7 år och vid 6 och 10 år.

Men i Colorado-studien, fenotypisk och genetisk korrelationer mellan olika kognitiva indikatorer erhållna i olika åldrar.

Det ses tydligt att vid 7 års ålder korrelationer verbala egenskaper med rumsliga egenskaper, minne och uppfattningshastighet visar sig vara lägre än i de andra tre åldrarna.

Det resulterande korrelationer först utvärderades tigerens IL-maskin, sedan överfördes de för ytterligare bearbetning i den inbyggda processorn i vår bil och slutligen laddades in i det röda nätverket, där över tid alla kommer att börja tugga stationära IL: er igen, de till och med - det fanns sådana fall - kan begära originalregister för skogen förtroende.

Vad är korrelation? Betydelsen av ordet "Korrelation" i populära ordböcker och uppslagsverk, exempel på begreppets användning i vardagen.

Korrelation - Medicinsk ordbok

(statistiskt) i vilken grad en egenskap påverkar en annan, och dessa egenskaper är inbördes relaterade och bildar ett par. Sådana parade egenskaper kan plottas i en graf som en serie punkter. Om alla punkter i det resulterande spridningsdiagrammet passar in i en rak linje (som varken är horisontell eller vertikal), kan korrelationskoefficienten variera från +1 (om en ökning i en variabel åtföljs av en motsvarande ökning i en annan) till -1 (om en ökning av en variabel åtföljs av en konstant minskning av en annan); korrelationskoefficienten lika med 0 indikerar att det inte finns något samband mellan de två egenskaperna som övervägs och de passar på en rak linje. Regressionskoefficienten är ett genomsnitt av hur mycket en ökning av en egenskap påverkar en ökning / minskning av en annan. Om det är nödvändigt att bedöma bidraget från flera faktorer till utvecklingen av en viss sjukdom, kan det relativa bidraget för var och en av dem beräknas med hjälp av statistiska metoder, till exempel multivariat analys.

Korrelation - Psykologisk ordbok

Korrelation - Sociologisk ordbok

Ett stabilt förhållande mellan två uppmätta kvantiteter eller variabler, uttryckt i statistisk form. Korrelationer kan vara antingen positiva eller negativa.

Korrelation - Psykologisk uppslagsverk

Graden i vilken två eller flera variabler är relaterade till varandra.

Korrelation - Ekonomisk ordbok

Storleken eller graden av statistisk relation mellan två eller flera variabler.

Korrelation (i ekonomisk statistik) - Ekonomisk ordbok

ett koncept som speglar närvaron av en koppling mellan fenomen, processer och de kvantiteter som kännetecknar dem.

Korrelation Biserial - Sociologisk ordbok

Korrelation mellan dikotom och kvantitativ variabel, vilket tyder på att den dikotoma variabeln var resultatet av att gruppera den kvantitativa variabeln i två intervall. Visar vad korrelationen skulle vara linjär mellan givna variabler om den dikotoma variabeln var kvantitativ. Mätt med hjälp av KB-koefficienten. rbis, som beräknas med hjälp av Pearson linjär korrelationskoefficientformel. O.V. Tereshchenko

Korrelation Biserial - Psykologisk uppslagsverk

Korrelation J. - Efremovas förklarande ordbok

1. Samtrafik, korrelation av objekt, fenomen eller begrepp.

Korrelation och regression - Psykologisk ordbok

(korrelation och regression) Hänsyn K. och R. bygger på följande DOS. frågor: a) Finns det ett sådant samband mellan variablerna X och Y att vi kan förutsäga värdena på Y utifrån de värden som vi känner till, åtminstone med en rimlig grad av noggrannhet? b) Vad är styrkan (eller tätheten) i detta förhållande mellan variablerna X och Y? c) Med tanke på förekomsten av ett sådant förhållande mellan X och Y, vad är den optimala regeln (eller, matematiskt sett, en ekvation) för att förutsäga Y från X och hur väl motiverad är den? När vi bedömer tätheten eller anslutningsgraden (strikt taget graden av linjär anslutning) har vi att göra med K. Uttrycket "R." hänvisar till frågor relaterade till förutsägelsen av värdena för en variabel från andras värden Korrelationskoefficient Koefficienten K. för produkten från Pearson-moment (r), - kallas oftare helt enkelt koefficienten K., är en indikator på styrkan i det linjära förhållandet mellan två variabler och varierar från +1 till -1. Ett nollvärde av K. Pearsons koefficient indikerar frånvaron av ett linjärt förhållande mellan X och Y; positiva värden för denna koefficient indikerar förekomsten av en tendens att öka Y när X ökar, medan dess negativa värden indikerar förekomsten av en motsatt trend: en minskning i Y när X ökar. En rät linje K. mellan X och Y skulle äga rum om värdena Y kunde förutsägas exakt från X-värdena med användning av en prediktionsekvation av formen Y \u003d aX + b, där a och b är lämpligt valda konstanter. För a\u003e 0 skulle det finnas ett fullständigt positivt K. (+1), och för a, korrelationen (-1). En ekvation av formen Y \u003d aX + b kallas en linjär ekvation, eftersom alla punkter (X, Y) som uppfyller denna ekvation faller på en rak linje när man plottar en funktion Y från X. K. Pearsons koefficient är en indikator på graden av linjär anslutning, och inte av anslutningen i allmänhet. Det kan till exempel indikera fullständig frånvaro av K. (r \u003d 0) mellan två variabler relaterade till funktionellt icke-linjärt beroende. På grund av dessa begränsningar tenderar K. Pearson-koefficienten att underskatta graden av samband mellan variabler. Trots att det finns flera. olika, om än likvärdiga, formler för beräkning av K. Pearsons koefficient, den mest kända beräkningsformeln är följande: Det faktum att K. mellan variablerna X och Y enbart räcker inte för en automatisk slutsats om förekomsten av ett orsakssamband mellan dem. X kan korreleras med Y eftersom: a) förändringar i X orsakar förändringar i Y; b) förändringar i Y orsakar förändringar i X; c) förändringar i andra variabler orsakar förändringar i både X och Y. Till exempel i grundskolelever är vokabulärvolymen positivt korrelerad med deras tillväxt, eftersom båda dessa variabler är associerade med ålder. Dessutom kan K. Pearsons koefficient minska på grund av "begränsningen av provtagningsbredden". Jämförelse av korrelation och experimentella studier Exper. issled. involverar manipulation av en eller flera av de oberoende variablerna och involverar ofta formuleringen av kausala uttalanden om effekten av de oberoende variablerna på den beroende variabeln. Korrektheten av sådana uttalanden säkerställs som regel genom att följande tre villkor följs: a) i det inledande forskningsskedet. experimentell Grupper bör inte vara systematiskt olika för alla kontrollerade variabler; b) dessa grupper utsätts för samma inflytande från alla kontrollerade faktorer, med undantag för påverkan av den oberoende variabeln; c) efter experiment. effekterna som orsakas av manipulation av den oberoende variabeln, skiljer sig grupperna på ett tillförlitligt sätt från varandra när det gäller nivån på den beroende variabeln. Korrelationsforskning. innebär inte manipulation av oberoende variabler och reduceras i sin enklaste form till att mäta ett antal variabler och bestämma styrkan hos förbindelserna mellan dem. Även om sådan är släde. ge oss information. om graden av anslutning och till och med tillåta oss att förutsäga värdena för vissa variabler från den data som vi har i förhållande till andra variabler, de tillåter oss som regel inte att dra slutsatser om orsaken och effekten mellan variablerna. Men i vår tid har forskare tillgång till metoder för statistisk analys, vilket gör det möjligt att kontrollera hur en viss korrelationspleiad överensstämmer med en viss modell av orsak-och-effekt-förhållanden. Den partiella koefficienten K. rXY.W är en indikator på styrkan i det linjära förhållandet mellan variablerna X och Y med det uteslutna inflytandet från variabeln W. Det låter dig också "rensa" den parade K. från det blandande inflytandet av mer än en variabel. Multipel korrelation Antag att vi vill uppnå den bästa förutsägelsen för variabeln Y (kriterium, eller beroende, variabel) baserat på ett antal andra variabler X1, X2, X3, ..., Xp (prediktiva eller oberoende variabler). Vi ville till exempel förutsäga framgångsgraden för forskarutbildning baserat på studentbetyg och betyg i forskarutbildning (GRE). Med hjälp av metoderna för att konstruera multipel regression kan vi få ett uttryck av formen: b0 + b1X1 + ... + bpXp, där b0, b1, ... bp är lämpligt valda konstanter som optimalt förutsäger Y. Multipel K.-koefficienten, r, representerar är koefficienten K. för produkten från Pearson-ögonblick mellan den bästa förutsägelsen och de faktiska värdena för den förutsagda variabeln, och tjänar som sådan som ett mått på riktigheten i förutsägelsen baserat på multipel regression. Se även Korrelationsmetoder, Statistik i psykologi A.D.

Korrelation och regression - Psykologisk uppslagsverk

(korrelation och regression) Hänsyn K. och R. är uppbyggd kring följande DOS. frågor: a) Finns det ett sådant samband mellan variablerna X och Y att vi kan förutsäga värdena på Y utifrån de värden som vi känner, åtminstone med en rimlig grad av noggrannhet? b) Vad är styrkan (eller tätheten) i detta förhållande mellan variablerna X och Y? c) Med tanke på ett sådant förhållande mellan X och Y, vad är den optimala regeln (eller, matematiskt sett, en ekvation) för att förutsäga Y från X och hur väl motiverad är den? När vi bedömer tätheten eller anslutningsgraden (strikt taget graden av linjär anslutning) har vi att göra med K. Uttrycket "R." hänvisar till frågor relaterade till förutsägelsen av värdena för en variabel från andras värden. Korrelationskoefficient Koefficienten K. för produkten från Pearson-moment (r), - oftare kallad helt enkelt koefficienten K., är en indikator på styrkan i det linjära förhållandet mellan två variabler och varierar från +1 till -1. Ett nollvärde av K. Pearsons koefficient indikerar frånvaron av ett linjärt förhållande mellan X och Y; positiva värden för denna koefficient indikerar förekomsten av en tendens för Y att öka när X ökar, medan dess negativa värden indikerar förekomsten av en motsatt trend: en minskning av Y när X ökar. En rät linje K. mellan X och Y skulle äga rum om värdena Y kan förutsägas exakt från X-värdena med användning av en prediktionsekvation av formen Y \u003d aX + b, där a och b är lämpligt valda konstanter. För a\u003e 0 skulle ett fullständigt positivt K. (+1) observeras, och för a, en korrelation (-1). En ekvation av formen Y \u003d aX + b kallas en linjär ekvation, eftersom alla punkter (X, Y) som uppfyller denna ekvation faller på en rak linje när de plottar en funktion Y från X. K. Pearsons koefficient är en indikator på graden av linjär anslutning, och inte av anslutningen i allmänhet. Det kan till exempel indikera fullständig frånvaro av K. (r \u003d 0) mellan två variabler relaterade till funktionellt icke-linjärt beroende. På grund av dessa begränsningar tenderar K. Pearson-koefficienten att underskatta graden av samband mellan variabler. Trots att det finns flera. olika, om än likvärdiga, formler för beräkning av K. Pearsons koefficient, är den mest kända beräkningsformeln följande :, där N är antalet parade uppskattningar för X och Y. När man tolkar K.-koefficienten bör försiktighet iakttas. Faktumet K. mellan variablerna X och Y ensam räcker inte för en automatisk slutsats om förekomsten av ett orsakssamband mellan dem. X kan korreleras med Y eftersom: a) förändringar i X orsakar förändringar i Y; b) förändringar i Y orsakar förändringar i X; c) förändringar i andra variabler orsakar förändringar i både X och Y. Till exempel i grundskolelever är vokabulärvolymen positivt korrelerad med deras tillväxt, eftersom båda dessa variabler är associerade med ålder. Dessutom kan K. Pearsons koefficient minska på grund av "begränsningen av provtagningsbredden". Jämförelse av korrelation och experimentella studier Exper. issled. involverar manipulation av en eller flera av de oberoende variablerna och involverar ofta formuleringen av kausala uttalanden om effekten av de oberoende variablerna på den beroende variabeln. Korrektheten av sådana uttalanden säkerställs som regel genom att följande tre villkor följs: a) i det inledande forskningsskedet. experimentell Grupper bör inte vara systematiskt olika för alla kontrollerade variabler; b) dessa grupper utsätts för samma inflytande från alla kontrollerade faktorer, med undantag för påverkan av den oberoende variabeln; c) efter experiment. effekterna som orsakas av manipulation av den oberoende variabeln, skiljer sig grupperna på ett tillförlitligt sätt från varandra när det gäller nivån på den beroende variabeln. Korrelationsforskning. innebär inte manipulation av oberoende variabler och reduceras i sin enklaste form till att mäta ett antal variabler och bestämma styrkan hos förbindelserna mellan dem. Även om sådan är släde. ge oss information. om graden av anslutning och till och med tillåta oss att förutsäga värdena för vissa variabler från den data som vi har i förhållande till andra variabler, de tillåter oss som regel inte att dra slutsatser om orsaken och effekten mellan variablerna. Men i vår tid har forskare tillgång till metoder för statistisk analys, som gör det möjligt att kontrollera hur en viss korrelationspleiad överensstämmer med en viss modell av orsak-och-effekt-förhållanden. Den partiella koefficienten K. rXY.W är en indikator på styrkan i det linjära förhållandet mellan variablerna X och Y med det uteslutna inflytandet från variabeln W. Det låter dig också "rensa" den parade K. från det blandande inflytandet av mer än en variabel. Multipel korrelation Antag att vi vill uppnå den bästa förutsägelsen för variabeln Y (kriterium, eller beroende, variabel) baserat på ett antal andra variabler X1, X2, X3, ..., Xp (prediktiva eller oberoende variabler). Vi ville till exempel förutsäga framgångsgraden för forskarutbildning baserat på studentbetyg och betyg i forskarutbildning (GRE). Med hjälp av metoderna för att konstruera multipel regression kan vi få ett uttryck av formen: b0 + b1X1 + ... + bpXp, där b0, b1, ... bp är lämpligt valda konstanter som optimalt förutsäger Y. Multipel K.-koefficienten, r, representerar är koefficienten K. för produkten från Pearson-ögonblick mellan den bästa förutsägelsen och de faktiska värdena för den förutsagda variabeln, och tjänar som sådan som ett mått på riktigheten i förutsägelsen baserat på multipel regression. Se även Korrelationsmetoder, Statistik i psykologi A.D.

Korrelation Canonical - Sociologisk ordbok

Engelsk. korrelation, kanonisk (al); tysk Korrelation, kanonische. En parvis korrelationsgeneralisering som används för att bestämma förhållandet mellan två grupper av funktioner.

Korrelation Canonical - Sociologisk ordbok

En parvis korrelationsgeneralisering som används för att bestämma förhållandet mellan två grupper av funktioner. Kanonisk. analys, det vill säga metoden för att hitta K. till., är baserad på konstruktionen av sådana linjära kombinationer av egenskaper hos den ena och den andra gruppen att den vanliga koefficienten för parkorrelation mellan dessa kombinationer når det högsta värdet. Denna maximala koefficient kallas den första kanoniska. korrelationskoefficient, och motsvarande linjära kombinationer av två grupper av funktioner kallas. den första kanoniska. kvantiteter. Se Kendall M.J., Stewart A. Multivariat statisk analys och tidsserier. M., 1976; Wold G. Path-modeller med latenta variabler // Matematik i sociologi: modellering och informationsbehandling M., 1977; Bolch B., Huan C.J. Multivariata statistiska metoder för ekonomi. M., 1979; Dubrovsky S.A. Tillämpad multivariat statistisk analys 1982; Lipovetskiy S.S. Några modeller av kanonanalyser som extremer av kvadratiska och bilinära former // Komplex tillämpning av matematiska metoder i sociologisk forskning. M., 1983; Van den Wollenberg A.L. Redundans: Ett alternativ för kanonisk korrelationsanalys // Psychometrica. 1977. Vol. 42, nr 2. C.C. Lipovetsky, L.G. Badalyan.

Korrelation Linjär - Sociologisk ordbok

Engelsk. korrelation, linjär; tysk Korrelation, lineare. Korrelation, där förhållandet mellan förändringsgraden för en variabel och graden av förändring för en annan variabel är konstant.

En korrelation mellan två kvantiteter är ett statistiskt förhållande där en förändring i en av kvantiteterna leder till en systematisk förändring i den andra. Ett kvantitativt mått på korrelation är den linjära korrelationskoefficienten (även kallad Pearson's korrelationskoefficient), beräknad med formeln:

• r xy är korrelationskoefficienten för värdena x och y;
• d x - avvikelse från något värde i serien x från medelvärdet för denna serie;
• d y - avvikelse för något värde av y-serien från medelvärdet för denna serie.

Området av möjliga värden för korrelationskoefficienten ligger mellan +1 och -1. I det här fallet är följande alternativ möjliga:

• +1 - direkt samband mellan värden;
• | r xy | \u003e 0,7 - ett uttalat förhållande mellan värdena;
• 0.4 < |r xy| > 0,7 - måttligt uttalad relation mellan värden;
• | r xy |< 0.4 – слабо выраженная зависимость между величинами;
• -1 - omvänd relation mellan värden.

Det är viktigt att notera att ju större urvalet av värden är, desto mindre är korrelationskoefficienten, vi kan prata om förekomsten av ett förhållande mellan x och y. Tyvärr finns det en fälla i formeln som kan spela ett grymt skämt på en investerare i förhållande till finansiella instrument. I täljaren kan avvikelser av värden ha både samma och olika tecken, därför kan produkten också vara både positiv och negativ. I nämnaren är avvikelserna kvadratiska, vilket garanterar att nämnaren är positiv. För tillfället kommer vi bara att uppmärksamma detta och senare återgår vi till vad som kan komma av det.

Den praktiska innebörden av att beräkna korrelationen mellan finansiella instrument är att erhålla viktiga grundläggande uppgifter som är nödvändiga för att fatta handelsbeslut. Marknadernas reaktion på att släppa viktiga ekonomiska nyheter uttrycks i det faktum att priserna på bastillgångar (guld, olja, terminer för industriindex), ibland avkastning, kommer i rörelse först. Som ett resultat förändras växelkurser och aktiekurser. Genom att spåra förhållandet mellan enskilda instrument, liksom orsakssambandet mellan prisförändringar, kan du snabbt ändra dina handels- och investeringsplaner. Dessutom används analysen av korrelationer i ledningen som en obligatorisk del.

Det är möjligt att visualisera korrelationen mellan de två storheterna i form av ett diagram i koordinaterna för tidsamplituden. Till exempel, med en negativ korrelation, får vi en liknande bild:

Kunskap om tillgångskorrelation minskar portföljriskerna

Antag till exempel att det finns två tillgångar. För enkelhetens skull, låt oss föreställa oss att deras priser beror på tiden enligt lagen om en sinus. Sedan, med en korrelation på +1, får vi ett fullständigt överlägg av vågor och att öppna affärer i båda tillgångarna kommer att motsvara fördubbling av positioner i en av dem. Korrelation -1, å andra sidan, betyder ömsesidig ersättning av tillgångarnas vinster och förluster. Naturligtvis rör sig väl valda tillgångar i allmänhet inte på samma nivå utan tenderar att växa över tiden. Dessutom, med vissa tillgångar tillåter tillväxt i andra dig att minimera den totala portföljrisken:

En process som kallas portföljåterbalansering gör att du kan generera intäkter genom att växelvis ändra andelen tillgångar i en portfölj. Detta uppnås lättast med en uttalad negativ korrelation. Antag att portföljen ursprungligen innehöll tillgångar A och B med en omvänd korrelation och ett förhållande 1: 1, totalt 1 miljon rubel. Inom sex månader sjönk tillgång A i pris med 20% och dess värde från de ursprungliga 500 tusen rubeln blev 400 tusen rubel. Tillgång B växte tvärtom med 20% och dess värde steg till 600 tusen rubel. Portföljens totala värde har inte förändrats och är fortfarande 1 miljon rubel. Nu överförs 50% av tillgång B (300 tusen) till A och dess värde är nu 700 tusen, och tillgång B - 300 tusen.

Under de närmaste sex månaderna sker den motsatta processen: tillgångar återgår till sitt ursprungliga pris. Nu kostar tillgång A istället för 700 tusen 840 tusen, och tillgång B istället för 300 tusen - 240 tusen. Det totala värdet på portföljen uppgick således till 1 miljon 80 tusen rubel, dvs. dess lönsamhet på grund av ombalansering är 8% per år. Utan ombalansering skulle portföljens avkastning ha varit 0%. Verkliga situationer är mycket mer komplicerade eftersom de flesta instrument har korrelationer mellan +0,5 och -0,5. Om vi \u200b\u200btar hänsyn till risk-avkastningsdiagrammet för olika förhållanden för de två instrumenten vid olika korrelationsvärden får vi följande bild:

Som du kan se, desto lägre värde på instrumentens korrelationskoefficient, desto större är portföljens möjliga avkastning vid samma riskvärde, eller desto lägre är risken vid samma avkastningsvärde.

Korrelation i Forex

En vanlig strategi baserad på korrelationen av valutapar är att i händelse av en kraftig avvikelse av korrelationskoefficienten från nuvarande värde öppnas handeln i riktning mot återställningen av detta värde. Till exempel, om EURUSD- och GBPUSD-paren har gått i samma riktning under lång tid, kan man med en stark divergens förvänta sig en konvergens om avvikelsen inte orsakas av långsiktiga (till exempel en förändring av diskonteringsräntan).

Dessutom används korrelationen av valutapar i en omfattande marknadsbedömning. Till exempel strax före hypotekskrisen 2008-2009, när de australiska och Nya Zeeland dollar, liksom det brittiska pundet hade en hög styrränta, utvecklades en handelsstrategi som kallades bärhandeln kraftigt. Det bestod i det faktum att när händelserna var gynnsamma för aktiemarknaderna växte paren av dessa valutor med yenen, som traditionellt präglades av en mycket låg kurs, särskilt aktivt, och de minskade också aktivt under ogynnsamma händelser.

Trots att ingen korrelation kan påverka absolut alla tidsintervall och multiriktningsrörelser av valutor är möjliga, men en uttalad enkelriktad rörelse indikerar som regel närvaron av en gemensam grundläggande "drivkraft". Detta gör det lättare att planera erbjudanden. I synnerhet är det ingen mening att leta efter tillbakadrag och arbeta inom dagen om alla tydligt korrelerade par går i samma riktning.

Du kan se korrelationstabellen i realtid för valutapar och andra instrument på myfxbook.com/forex-market/correlation. Det framgår av denna tabell att EURUSD- och AUDCAD-paren praktiskt taget inte korrelerar med varandra. Vid samtidig öppnande av affärer för dessa par finns det ingen anledning att frukta varken summeringen av förluster eller överlappningen av vinsten för ett par med en förlust för ett annat.

Diagrammet visar hur australiensiska och Nya Zeelands dollar, som är omvänt korrelerade med yen och schweiziska francens säkra tillflyktsvalutor, steg kraftigt under perioden med den största styrräntedifferensen. Denna trend vändes efter att en period av räntesänkningar började med fördjupningen av hypotekslån.

Det finns inga konsekvenser utan orsak

Tillgångspriskorrelationen liknar trenderna: ju längre tidsintervall för beräkning, desto långsammare ändras den. Men det finns en sak som skiljer korrelation från många andra metoder. Det kan beräknas för sådana tillgångspar som inte handlas på någon börs (olje-gas, olja-guld), vilket gör det möjligt för analytikern att komplettera sin arsenal med värdefull information som gör det möjligt för honom att "läsa marknaden mellan diagram".

Varje korrelation av två eller flera kvantiteter har alltid ett orsakssamband. En av kvantiteterna är avgörande, på vilken den andra (eller andra) är beroende. Korrelation på aktiemarknaden är inget undantag. Till exempel var oljepriserna avgörande i oljeparet under lång tid. I diagrammet nedan kan du se att ökningen av spridningen mellan olja och gas på grund av en kraftig relativ ökning av gas ersattes av en lika kraftig återgång till relativ jämvikt:

Samtidigt definierar guld redan i ett annat par tillgångar, guld-olja. Med en betydande expansion (en kraftig ökning eller nedgång i olja med mer stabilt guld) är det olja som återställer störd jämvikt:

Om du spårar liknande beteende hos "slavtillgångar" kan du öppna affärer för att återställa balansen. Förresten är korrelationen ofta inte baserad på att vissa valutor kopplas till råvarutillgångar. De kallas ”råvaruvalutor”. Till exempel är den kanadensiska dollarn och rubeln mycket beroende av olja. I båda fallen är korrelationen okomplicerad: ju dyrare olja är, desto högre växelkurs för dessa valutor mot US-dollar.

När det gäller rubeln är korrelationen mellan sjökorten så tydlig att den kan användas i en handelsstrategi. Tänk på början av 2014. Oljan handlas till cirka 110 dollar per fat, varefter den stiger något högre en stund. Vid denna tid minskar rubeln däremot kort från 33 per US-dollar till 36. Vid någon tidpunkt blir korrelationen nästan invers, men jämvikten återställs snabbt och rubeln återgår till hastigheten 33 per dollar, lydigt efter olja. Vi ser ett ännu mer slående exempel i slutet av 2014, då rubeln försvagades kraftigt mot bakgrund av en mycket mer gradvis minskande olja. Och den här gången återställdes den störda balansen snart tack vare förstärkningen av rubeln. Med tiden kan korrelationen genomgå starka förändringar och till och med gå från en rak linje till det motsatta. Detta var särskilt tydligt i samband med korrelationen mellan Dow Jones Industrial Average och RTS.

I slutet av 2007, när de första tecknen på en bolånekris i USA började dyka upp, sjönk DJ-indexet, men RTS-indexet, tack vare den aktiva tillväxten av oljepriser, närmade sig bara ett historiskt maximum. I framtiden påverkade dock den kraftiga kollapsen av alla aktieindex i världen oljan. Detta ledde till att RTS-index när det gäller fallande räntor var nästan 2 gånger högre än DJ. Förutom olja påverkade det totala utflödet av kapital från tillväxtmarknader också nedgångstakten i RTS-indexet.

Krisen var dock kortlivad och gav redan i början av 2009 plats för ekonomisk tillväxt. En hög korrelation mellan DJ och RTS observerades fram till april 2012, vilket präglades av uttömningen av möjligheterna för råvarumodellen för utvecklingen av den ryska ekonomin. Sedan i år har till och med dyr olja inte längre gett ekonomisk tillväxt. Senare i Ryssland försämrades den ekonomiska lågkonjunkturen endast mot bakgrund av sjunkande oljepriser, medan den amerikanska ekonomin fick ytterligare stimulans för tillväxt. Korrelationen mellan och blev invers.

I sig betyder inte förekomsten av ett samband mellan tillgångar att det är möjligt att bygga en handels- eller investeringsstrategi på detta. Antag att vi är intresserade av korrelationen mellan IBM-aktier under de senaste 12 månaderna (se impactopia.com/correlation). Så Banco Santander ligger på 4: e plats när det gäller korrelation (cirka 0,43). Mest troligt är detta bara en tillfällighet eller en systemfel i själva metoden för beräkning av korrelationer.

Matematisk fälla

Som jag nämnde ovan är formeln för beräkning av korrelationskoefficienten mycket känslig för tecken på avvikelser av värden på kvantiteter från deras genomsnittliga värden. Om dessa avvikelser oftare har samma tecken, erhålls ett högt värde av korrelationskoefficienten. Men kommer denna mening att vara meningsfull? Svaret är inte alls uppenbart. Låt oss titta på ett praktiskt exempel. Anta att det finns två kvantiteter på graferna samtidigt:

Då kommer de nya värdena för dessa kvantiteter att visa sig vara på ena sidan av deras genomsnittliga värden. Detta kommer att leda till en hög positiv korrelation. Tyvärr kommer denna information inte att vara användbar alls. förutom närvaron av ett gap är det inget gemensamt mellan diagrammen. Detta är bara ett illustrativt exempel på det faktum att vid beräkning av korrelationen är det tillåtet att endast använda stationära värderingar, dvs. rader där det inte finns någon trendkomponent. Detta innebär att beräkningen av korrelationer i världen av finansiella tillgångar oundvikligen leder till en överskattning av vikten av faktorer som faktiskt är slumpmässiga. Förstå rätt: det är viktigt att inte söka efter dessa faktorer och införa speciella korrigeringar på dem, utan att visa själva kärnan i fenomenet och inte leta efter en annan gral där den inte finns.

Men allt är inte så dåligt. Det finns ett sätt att komma runt trendernas inflytande genom att beräkna korrelationen inte av själva priserna utan deras steg. Då kommer nämnda GEP att vara en statistisk avvikare som praktiskt taget inte påverkar resultatet. Det återstår bara att vänta tills detta tillvägagångssätt råder. Uppdaterade tillgångskorrelationsdata är inte alltid tillgängliga. I sådana fall kan de beräknas med Microsoft Excel. För detta skrivs citat i form av två cellområden och sedan skrivs en funktion av följande form i en av de fria cellerna: \u003d CORREL (array 1; array 2). Matrisen kan se ut så här: A1: A100. För att beräkna korrelationen baserat på prissteg är det här programmet dubbelt användbart, eftersom du baserat på slutkurserna först måste beräkna själva tilläggen.

Sammanfattning

Korrelationen mellan tillgångspriser är ett viktigt verktyg för både dataanalys och riskhantering i portföljinvesteringar. Men som alla statistiska tillvägagångssätt är det inte utan allvarliga nackdelar:

• närvaron av en uttalad korrelation mellan data i det förflutna kan inte garantera det i framtiden;
• den använda matematiska modellen har stora fel under trendperioder.

Användningen av korrelationsmetoden ger maximal nytta utöver andra analysmetoder och penninghantering. I kommentarerna föreslår jag att man diskuterar hur man kan tjäna pengar på korrelationen mellan specifika tillgångar. Jag gav mina exempel i artikeln, jag väntar på din för diskussion.

Vinst alla!