Корелацията, известна също като линейния (Pearson) коефициент на корелация, е регресивна мярка, която се опитва да определи количествено степента на съвместни вариации между две променливи.
Следователно, това е статистическа мярка, която количествено определя линейната зависимост между две променливи, т.е. наближава линия.
По-малко разговорен начин можем да го определим като число, което измерва степента на интензивност и усещането за връзката между две променливи.
Същество:
Cov (x; y): на ковариация между стойността "x" и "y".
σ (x): стандартно отклонение на "x".
σ (y): стандартно отклонение на "y".
Стойности, които корелацията може да приеме
ρ = -1 Отрицателна перфектна корелация
ρ = 0 Няма корелация
ρ = +1 положителна перфектна корелация
Говорим за положителна корелация, ако всеки път, когато стойността "x" се повиши, стойността "y" се покачи, и също със същия интензитет (+1).
В обратния случай, ако всеки път, когато стойността "x" се покачи и стойността "y" падне, и също със същия интензитет, тогава говорим за отрицателна корелация (-1).
Важно е да се знае, че това не означава, че те го правят в една и съща пропорция (освен ако нямат същото стандартно отклонение).
Регресионен анализГрафично представяне на корелацията
Положителна перфектна корелация:
Няма корелация:
Отрицателна перфектна корелация:
Съвет: в много случаи нямаме средства или данни, за да използваме тази формула. Следователно, ако имаме две ценови серии, можем да изчислим коефициента на корелация в Excel, като използваме следната функция: coef.de.correl (ценова серия x; ценова серия y).
r на квадрат или коефициент на определянекоефициент на вариация
