Korreláció - Mi az egyszerű szavak

Mi a korreláció és mi a korreláció - egyszerű szavak a komplexumról

Január 22, 2021.

Hello, Kedves blogolvasók Ktonanovenkogo.ru. Amikor néhány ember hallani a "korreláció" szót, akkor gyakran csak egy szuporba esik. Nyilvánvaló: szörnyű kifejezés a magasabb matematika és a statisztikák világából.

Azonnal nézze meg a tompa grafikonokat, a többszintes képleteket, amikor megnézed, hogy melyiket szeretné pontozni és sírni. Tény, hogy minden sokkal könnyebb.

Korreláció

Miután néhány percet töltött, hogy elolvassa ezt a cikket, megtudhatja, hogy milyen korreláció van, és hogyan kell használni a mindennapi életben.

Korrelációs definíció - mi az is

Egyszerű szavak, korreláció - Ez az összekapcsolás két vagy több véletlenszerű paraméter. Ha az egyik érték növekszik vagy csökken, akkor a másik is megváltozik.

Példa: A levegő hőmérséklete és a fagylalt bevitele közötti összefüggés van. A melegebb az időjárás, annál hidegebb csemege emberek vásárolnak embereket. És fordítva.

Korreláció ez ...

Az ilyen mintákat nagy mennyiségű statisztikai adatok tanulmányozásával hozták létre. A fagylaltfogyasztásról több éven keresztül információt gyűjtünk, és ugyanezen időszak alatt a hőmérsékleti ingadozásokról információt gyűjtünk. Majd a függőség összehasonlítása és keresése.

Korreláció - ez azt jelenti egymással összefügg valamivel. Van egy pozitív és negatív korreláció.

Pozitív, mint egy paraméter, annál inkább a másik. Például a mezőgazdasági termelőnek a műtrágyákon, annál bőségesebb betakarítás. A fordított korrelációval az egyik érték növekedése a másik csökkenése kíséri. Minél magasabb az épület, annál rosszabb ez ellentétes a földrengésekkel.

A korreláció garanciák nélküli kapcsolat

Fontolja meg a közvetlen korreláció példáját: minél magasabb az emberi jólét szintje, annál nagyobb a várható élettartama. Feltéve, hogy az emberek magas színvonalú ételeket táplálnak, és orvosi ellátást kapnak. Ellentétben a szegényekkel.

Azonban lehetetlen azt mondani, hogy magabiztosan azt mondják, hogy egy bizonyos oligarch él, mint ez a koldus.

Ez csak egy statisztikai valószínűség, amely nem működik egy adott esetben. Ez a korreláció különbözik a lineáris függőségtől, ahol az eredmény 100 százalékos valószínűséggel ismert.

De ha több százezer gazdag és ugyanolyan számú szegényből származunk, összehasonlítjuk a várható élettartamukat, akkor az általános tendencia helyes lesz.

Korrelációs együttható

Ez egy olyan szám, amely "R" -nek van jelölve. Az intervallum -1-től 1. Az értékek összekapcsolásának szilárdságát és pólusát tükrözi. Nézzük meg a példát:

Az együttható értéke Mi a korreláció? Mit mond ezről?
R = 1. Erős pozitív korreláció Az áfonyát eszik, éles látás. Enni áfonya!
R kisebb, mint 0,5 Gyenge pozitív korreláció Vannak, akik szeretik az áfonyákat, éles látás. De nem pontosan. Röviden, semmi sem érthető. De jobb, ha áfonya csak enni áfonya.
R = 0 Korreláció Az áfonya és a látás nincs csatlakoztatva.
R kevesebb -0,5 Gyenge negatív korreláció Az áfonyák miatt a látás károsodása. Ne kockáztasd.
R = -1. Erős negatív korreláció Szinte mindenki, aki áfonya, sötétedés. Burst Blueberries!

A korrelációs koefficiens nagyságát a képlet alapján számítjuk ki:

Korrelációs együttható

Ha hirtelen sötétedik a szemében, és ellenállhatatlan vágy egy cikk (humanitárius szindróma) bezárására, azaz az opció megkönnyíti. Microsoft Exel Minden elvégzi a "Cornel" funkció segítségével. Ez így történik:

Cornel funkció

A számítások alapján az emberi növekedés gyakorlatilag nem befolyásolja a fizetés szintjét.

Igazi okok a korreláció és a lehetséges hipotézisek

A dollár aránya és az olaj költsége negatívan korrelál. Felmondhatunk: a vas arany árának emelkedése az amerikai pénznem értékét okozza. De miért folyik itt? Honnan származott ezek a jelenségek közötti kapcsolat?

A korreláció okának meghatározása nagyon nehéz feladat. Több ezer különböző tényező összefonódik, amelyek közül néhány rejtett.

Talán az az, hogy az Egyesült Államok az olaj legnagyobb fogyasztói a világon. Minden nap 7,2 millió hordót importálnak. A vas arany árának csökkentése jó az amerikai gazdaság számára, mert lehetővé teszi, hogy kevesebb pénzt költeni. Következésképpen a dollár növekszik.

A korreláció okának meghatározása

A korreláció biztosítja a képességet Kimenetet készít Statisztikai adatokból.

Például rájöttünk, hogy a személyi jövedelem és annak hatékonysága negatív kapcsolat áll fenn. Hipotézisünk: "Lazy és Loafers többet kap, mint a felelős munkavállalók." Ezután felülvizsgáljuk a motivációs rendszert, és megszabadulunk a haszontalan emberektől.

A hipotézis csak statisztikai teljesítmény, feltételezés. Lehet, hogy téves.

A statisztikák szerint a tűzoltók vesznek részt a tűzoltóságban, annál jelentősebb károkat okoznak. Milyen hipotézis tehet itt? Tűzoltók károsodnak, vágjuk meg őket! De ha kitalálod, a sérülés valódi oka a tűz. És az oltásban részt vevő személyek számának növekedése tűzgátló következménye.

Univerzumunk végtelen, ami azt jelenti, hogy mindig megtalálhat több változót, amely összefüggésben van egymással, annak ellenére, hogy az ok-okozati kapcsolatok teljes hiánya van. Még a legerősebb képzelet sem lesz képes megmagyarázni, hogy ötvözi a sajtot és a gyilkos takarót:

Takarógyilkos

A témával kapcsolatos további információkért lásd a videót:

Hogyan, a korreláció segítségével az emberek gazdagabbá válnak

A befektető legfőbb szabálya: Ne tegye az összes tojást egy kosárba. A mellékletek ajánlották a diverzifikációhoz (mi az?) - terjesztése. Ezért az emberek nem vásárolnak meg nem egy társaságot, hanem egy tucatnyi különböző, befektetési portfóliókat alkotnak. Ha valami határozott idézőjel, akkor a fennmaradó kilenc képes lesz lejátszani az eséset, vagy legalább csökkenti a károkat.

De ez elméletben van, és a gyakorlatban minden elrontja a korrelációt. A probléma az, hogy a különböző vállalatok részvényeinek költsége az iparágon belül, vagy akár az egész ország is erősen korrelálható. A hatalmas vállalat problémái pánikot provokálnak a piacon, csökkenti más eszközök költségeit, első pillantásra, nem kapcsolódik egymáshoz. 2008-ban Lehman Brothers összeomlása volt, ami láncreakciót és összeomlást okozott a világpiacokon.

Ezért a befektetés során meg kell próbálnia kiválasztani az utasításokat nem kapcsolódik egymáshoz (R törekszik 0-ra).

Például egy pár "arany - amerikai kötvények" = -0.13. Ha teljesen független részekből származó táskát gyűjt, akkor a pénzügyi veszteségek kockázata csökken.

Eszközök területi közelítése egymáshoz növeli a korrelációt. Tehát szükség van a világ különböző pontjaira, amennyire csak lehetséges.

Az életben ez az elv is érvényes. Ha a készségek és ismeretek lehetővé teszi a programozó, a taxis, a vízvezeték-szerelő és egy újságíró - akkor jól védett a munkanélküliség kockázata.

Memo

  1. A korreláció számos változó aránya, kölcsönös függősége.
  2. A kommunikáció pozitív és negatív.
  3. A korrelációs együttható meghatározza az egyik változó kölcsönhatásának mértékét a másiktól.
  4. A korreláció alapján az emberek push hipotéziseket (gyakran hibás).
  5. A korreláció igazi oka néha rejtve van a különböző tényezők és a külső erők között.
  6. Van egy hamis korrelációs függőség.
  7. Tojás a kosarakra, ne feledje, hogy nem lehet egymással korrelálni.

Sok szerencsét! Gyors találkozók megtekintése a Ktonanovenkogo.ru oldalán

Mi az eszközök korrelációja, hogyan lehet meghatározni, és hogyan kell dolgozni vele a piacon

Sok kezdő kereskedők hallottunk kereskedelmi stratégiákat korrelációja alapján a különböző eszközök, amelyek bizonyos összefüggések az ár dinamika, ami valójában lehetővé teszi a kereskedők, hogy a nyereséges ügyletek (például a kereskedelem alapján összefüggés devizapár). Az eszközök korrelációja hagyományosan a rövid távú kereskedelmi módszerekhez kapcsolódik, de a korreláció fogalmát nagyon aktívan használják, és a portfólióvezetők, amelyek ezt a jelenséget nagyon jelentősek a sikeres kereskedelem érdekében.

Meghatározás és korrelációs logika

Azt mondhatjuk, hogy a korreláció a két véletlen változó közötti kölcsönhatás statisztikai mérése. És ha beszélünk a kereskedelem korrelációjáról, akkor két kereskedési eszközről. Azok. Ha bármely eszköz közül kettő szinkron költségdinamikát mutat, akkor azt mondhatjuk, hogy ezek az eszközök közvetlen korrelációt mutatnak, vagy azok korrelációs együtthatója megközelítőleg egy.

Ábra. 1. Példa a közvetlen korrelációra.
Ábra. 1. Példa a közvetlen korrelációra.

Ha az eszközök az árváltozás ellentétes dinamikáját mutatják, akkor arra a következtetésre juthatunk, hogy megmutatják a fordított korrelációt, amely ebben az esetben megközelítőleg mínusz.

Ábra. 2. A fordított korreláció példája.
Ábra. 2. A fordított korreláció példája.

Természetesen nem minden eszköz mutatja ezt a korrelációt, és még a közvetlen és fordított korrelációjú eszközök néha elkezdődhetnek saját életüket, és teljesen más dinamikát mutatnak korreláló eszközzel. Azok. A korrelációs érték lehet okolonul (amikor az eszközök mutatják egy független jellegét árváltozások), a korreláció időközönként, hogyan lehet növelni (ha az eszközöket kezdenek mutatni némi hasonlóság a dinamika), és csökken, leve egy negatív értéket (az ellenkező következtetésre hangszóró).

Ábra. 3. Példa a hiányos korrelációra.
Ábra. 3. Példa a hiányos korrelációra.

Korreláció rövid távú kereskedelemben

Az első skálázó stratégia egyike korreláción alapuló kereskedelmi rendszer volt. Így a Futures az RTS index ismételt határidős dinamikáját E-MINI SNP, és ez ismétlés hajtották végre némi késleltetés, amely lehetővé tette scalperas, hogy a tranzakciók az irányt az ár impulzus az amerikai index nagy valószínűséggel nyereség megszerzése. Az ilyen jellegű korreláció a kereskedő Slanga, van egy "útmutató" kifejezés - azaz egy eszköz, hogy impulzus dinamikája előre meghatározott a "slave" korreláló eszköz dinamikáját. Valóban, scalpers, figyeli az irányt SNP dinamika a nyitó amerikai kereskedés, amikor elhagyja a legfontosabb statisztikák és tesztelése során fontos szintek, az SNP készült ügyletek hasonló Foucher index az RTS index, és szerzett egy ilyen egyszerű módon. Igen, néha a jövőnk ellentétes irányba lépett, de ebben az esetben a skálázó zárta a tranzakciókat, megfigyelte a kockázatkezelést.

Ábra. 4. Példa az RTS index és az SNP indexek közötti korrelációra.
Ábra. 4. Példa az RTS index és az SNP indexek közötti korrelációra.

A rövid kereskedelemben a Gazprom és a Sberbank részvények korrelációját használták, hogy tranzakciókat tegyenek az RTS index határidejével. Az a tény, hogy az RTS-indexben lévő fő "súly" csak olyan nehézsúlyú, mint Gazprom és Sberbank. És ha mindkét eszköz a napközbeni keretekben megmutatkozott a hangszórók szinkronizálásának, a skálák által hasonló irányú tranzakciókat, felismerték, hogy az RTS-index RTS indexe és határideje valószínűleg ismételje meg az ilyen integrált mozgást útmutató". Ráadásul, ha a kereskedő nyereséges tranzakcióban van, és meg fogja vizsgálni, hogy a szinkronban mozgó eszközök megkezdik a már különböző dinamikát, akkor a tranzakciós nyereség teljes vagy részleges rögzítése van.

Ábra. 5. Példa az RTS indexre és a Gazprom és a Sberbank részvényekre vonatkozó határidős korrelációra.
Ábra. 5. Példa az RTS indexre és a Gazprom és a Sberbank részvényekre vonatkozó határidős korrelációra.

Azonban érdemes megérteni, hogy a piaci feltételek megváltoznak, és korábban a korrelációk megsérthetők. De az újak is formosak - mindez a piac figyelmének középpontjától függ.

Az értékpapír-portfolió építése során korreláció

Különböző elemzési felülvizsgálatokban gyakran találkozhatunk azzal a kifejezéssel, mint "Az index ilyen indexértékével, a portfólióba, és ilyen módon - javítsa ki a nyereséget." Ha megnézed ezt a kifejezést a korreláció szempontjából, akkor a következő következtetéseket lehet tenni. A moszkvai tőzsdén kb. Háromszáz részvényt kereskednek, amelyek közül az ötven sorrendben vannak beltérben, és az index szerkezetének legfőbb nehézsúlyai ​​nem annyira. Mindazonáltal az index az orosz tőzsde barométere, ezért azt mondhatjuk, hogy ha az index a dinamika erős növekedését mutatja, akkor a legvalószínűbb, hogy eltérő mértékben eltérő mértékben különbözik a különféle értékű értékpapírra, az indexhez való korreláció.

Éppen ellenkezőleg, ha az index csökken, a részvények széles körében sokkal nehezebb lesz az index dinamikájával szembeni növekedéshez. Így elmondható, hogy a fő portfólió akvizíciókat az index értelmes támogatásából kell elvégezni, amikor maga az index elkezdi elrontani az elért támogatást. Továbbá, ha úgy véljük, hogy a csökkenés valószínűsége növekszik az indexellenállásokból, ilyen helyzetben a korábban nyitott pozíciók nyereségének egy része rögzíthető.

Természetesen a különböző papírok más korrelációt kapnak egy indexgel. Számos papír nagyon szignifikáns korrelációt mutat be, amely egy, számos papír is megmutathatja még a fordított korrelációt is, de a legtöbb papír megmutatja az elválasztási korrelációt. De az index erőteljes növekedése esetén valószínűleg a növekedés része képes lesz az ilyen papírokra.

Ábra. 6. Példa a részvények dinamikájára az index támogatásáról.
Ábra. 6. Példa a részvények dinamikájára az index támogatásáról.

Érdemes megjegyezni, hogy a papíriparban kissé megnövekedett korrelációt mutathat, de nem mindig. Tehát, ha például az olaj növekedése, akkor az olaj- és gázszektor növekedését feltételezzük. Ha látjuk a nehézsúlyú ipar gyors növekedését, bizonyos növekedést és bizonyos számú más ági értékpapírt is tudunk vállalni. Ez a közvetlen korreláció példája.

Ábra. 7. Példa az olaj- és gázszektor olajjára és papírok korrelációjára.
Ábra. 7. Példa az olaj- és gázszektor olajjára és papírok korrelációjára.

Az ellenkező helyzetek akkor találhatók, amikor a papír egy ágának növekedésével bármely más iparág csökken. Tehát, ha például az amerikai dollár növekedése növelheti a papír exportőröket, amelyek ugyanakkor képesek lesznek nagy rubel bevételeket kapni a pénznem átalakításakor, majd a hazai kereslet papírja, éppen ellenkezőleg, megmutathatja a lefelé irányuló dinamikát, Mivel a populáció beszerzési ereje a pénznem költségének növekedésével csökken.

Ábra. 8. Példa az amerikai dollár korrelációra, exportőr papírokra és belső igényekre
Ábra. 8. Példa az amerikai dollár korrelációra, exportőr papírokra és belső igényekre

Kimenet

Understanding piaci összefüggések szükséges a sikeres kereskedelmi, mind a végrehajtás a rövid távú kereskedelmi és építeni egy értékpapír-állomány. Megértése a korreláció a tőzsdén lehetővé teszi, hogy nézd meg a piacon nem fraginal értékpapír, hanem egy integrált struktúra mutatja holisztikus fejlődését. Nevezetesen a piaci folyamatok átfogó megértése már megjelenik a kereskedő számára a kereskedelem új szintjének.

Ossza meg hasznos anyagokat a közösségi hálózatokon és iratkozzon fel A csatorna Ha többet szeretne megtudni a beruházások világáról!

Még érdekesebb anyagok Forrás

A korreláció a két dolog, az emberek vagy az ötletek közötti hasonlóság vagy kapcsolat. Hasonlóság vagy egyenértékűség, amely két hipotézis, helyzet vagy dolog között létezik.

A statisztikák és a matematika területén a korreláció az egymással kapcsolatos változók (két vagy több) közötti intézkedésre utal.

A szó korreláció főnevek a női nemet, ez történt a latin CorrelAtiōne ( „CUM” (ugyanabban az időben) + „relatio” (arány)) olvasható, mint „korreláció” azt jelenti „viszony” vagy „kapcsolat” .

A "korreláció" szó helyettesíthető szinonimákkal, például: kommunikáció, függőség, kapcsolat, kapcsolat, kölcsönös függés és összekapcsolhatóság.

Korrelációs elemzés

A korrelációs együttható célja a jól ismert adatkészletek vagy más ismert információ közötti kapcsolat intenzitásának meghatározása.

A korrelációs együttható értéke -1-től 1-ig változhat, és az eredmény meghatározza, hogy a korreláció negatív vagy pozitív.

Az együttható értelmezéséhez meg kell tudni, hogy az 1 azt jelenti, hogy a változók közötti korreláció teljes pozitív, és -1 azt jelenti, hogy ez teljesen negatív. Ha az együttható 0, akkor a változók nem függnek egymástól.

Pearson korrelációs együttható (Pearson)

A statisztikák szerint a Pearson-féle korrelációs együttható (R-perészter), amely más néven a Pearson korrelációs együttható termék (vagy PPMCC vagy PCC), az intézkedések a két változó közötti kapcsolat az azonos metrikus skála.

A Pearson korrelációs együttható kiszámítása

1. módszer) A Pearson korrelációs együttható kiszámítása Coviarce és Standard Deviation alkalmazásával

Pearson Formula.

Hol:

Sxy.person.2.Ez Covaria

Sx.person2.Ez az x változó standard eltérése,

Syperson2.Ez az Y változó szórása.

Ebben az esetben a számítás magában foglalja a kovariancia első keresését a változók és az egyesek szórása között.

Akkor meg kell osztani a kovariancia a többszörösen két szórások - nem egy frakció, és tegye kovariancia felülről, és szaporodásának két szórással alulról.

Gyakran ezek a feladatok már rendelkezik szabványos változók eltérésekkel, vagy a kovariancia közöttük, csak a képlet alkalmazása.

2. módszer) A Pearson korrelációs koefficiens kiszámítása forrásadatokkal (kovariancia vagy szórás nélkül)

Ezzel a módszerrel a legegyszerűbb képlet így néz ki:

Pearson.Formula.

Például, ha feltételezzük, hogy két változó megfigyelésekkel rendelkezünk n = 6-val, a glükóz (y) és az életkor (x) szintjének megfigyelésével. Például ez a hat ember statisztikája, ahonnan ismerjük a kor és a glükóz szintjét. Az alábbi táblázatban, akkor ezeket az adatokat: az első személy, amelyre 43 éves, a glükóz szintje 99, a második, ami 21 éves, a glükóz szintje 65, a harmadik, ami 25 éves, glükóz 79 és így tovább. A számításokat a következő lépésekkel kell elvégezni.

1. lépés: Töltse ki az asztalt az alábbiak szerint: Legyen meglévő adatok I, X, Y és Add üres oszlopok XY, ​​X², Y².

Shag1

2. lépés: Szorozzuk az x és y-t, hogy kitöltse az "XY" oszlopot. Például az első sorban X1Y1 = 43 × 99 = 4257.

SHAG2.

3. lépés: Vegye ki az X oszlop értékét, és építsen négyzetbe, írja be az eredményt az X² oszlopba. Például az első sorban az asztalunkban X12 = 43 × 43 = 1849.

SHAG3.

4. lépés: Ugyanaz, mint a 3. lépésben, de most használja az Y oszlopot, és írja le a számításokat a Y² oszlopban. Például az első sorban az asztalunkban Y12 = 99 × 99 = 9801.

SHAG4.

5. lépés: Állítsa be az egyes oszlopok mennyiségét, és tegye az eredményt az alábbi oszlopokhoz. Például az x oszlopok összege 43 + 21 + 25 + 42 + 57 + 59 = 247.

Shag5

6. lépés: Használja a korrelációs együttható képletet.

Pearson.Formula.

Pearson.Reshenie.

A korrelációs koefficiens tartománya -1-től 1-ig. Eredményünk 0,5298 vagy 52,98%. Ez azt jelenti, hogy a változók mérsékelt pozitív korrelációval rendelkeznek.

Azok. Az életkor és a glükózszint egymástól függ (mivel a 0,5298 együtthatója messze van 0-tól), de nem túl erős (mivel az együttható még mindig nagyon messze van 1). És pozitív, mivel az együttható nagyobb, mint 0, ez azt jelenti, hogy a glükóz és az életkor együtt emelkedik, és nem fordítva (azaz annál magasabb az életkor, annál nagyobb a glükóz szintje).

Spearman korrelációs együttható

A statisztika is van a korrelációs együttható egy lélek, amelynek névadója a statisztikák Charles Edward Spearman (Spearman).

Ennek az együtthatónak az a célja, hogy mérje a két változó közötti arány intenzitását, függetlenül attól, hogy lineárisok vagy sem.

A korreláció a szellem becslésére használják, hogy az intenzitás a kapcsolat a két vizsgált változók mérjük egy monoton függvény (matematikai függvény, amely megtartja, vagy invertálja a aránya a kezdeti szekvencia).

Hogyan számíthatjuk meg a Lélek korrelációs együtthatóját

Spearman formula.

A szellem korrelációs együtthatójának kiszámítása már kissé eltér az előzőtől. Ehhez a rendelkezésre álló adatokat a következő táblázatba kell szerveznie.

Dárdás.

1. Két párnak kell megfelelni egymásnak. Ebben az asztalban kell őket tenni. Például az étterem igazgatósága tudni akarja, hogy van-e kapcsolat a vízpalackok megrendelései és a desszert megrendelések száma között. A rendező véletlenszerűen 4 táblázatban vett részt. Így kiderült, két pár adat: ahol „Data A” megrendelések desszertek, és a „Data B” - víz megbízások (azaz az első táblázat megrendelt 7 desszertek és 8 palack víz, a második - 6 desszertek és 3 Palackok vízzel stb.):

Adatok 1 adat b

2. A „rangsor A” oszlop, akkor osztályozza megfigyelések, amelyek a „Data A”, a növekvő: „1” a legalacsonyabb értéket az oszlopban és az N (összesen megfigyelés) - a legmagasabb értéket a „Data A” oszlop. Példánkban ez:

Adatok Adatok B Rank a

3. Tegye ugyanazt a pozícionálást (megfigyelési osztályozás) a második oszlop "Data B", írja a "rangsor B" oszlopban.

Rangsor B.

4. A "D" oszlopban vegye figyelembe a különbséget a két utolsó oszlop-rangsor (A - B) között. Nem kell itt tartania (a következő lépésben megtudja, miért).

Rangsorok D.

5. ENOUNG a világ energiájához a "D" oszlopban kapott értékek mindegyike.

Rangsorok d v kvadrate

6. Tegye meg a "D2" oszlopban bekapcsolt összes adat összegét. Ez lesz σd². Példánkban σd² = 0 + 1 + 0 + 1 = 2.

7. Most használjuk a Spearman képletét.

Formula Spearman.

A mi esetünkben n = 4, ezt az adatpárok számával látjuk (megfelel a megfigyelések számának).

N par dannih.

8. Végül cserélje ki az adatokat a képletben.

Spearman Resshenie.

Eredményünk 0,8 vagy 80%. Ez azt jelenti, hogy a változóknak pozitív korrelációja van.

Azaz, a megrendelések palackok és megrendelések desszertek az ügyfelek ebben az étteremben, egymástól függ (mivel az együttható 0,8 distale 0), de nem teljesen (mivel az együttható nagyon közel van az 1, de nem egyenlő 1-gyel) . És pozitív, mivel az együttható nagyobb, mint 0, ez azt jelenti, hogy a víz mennyisége és a desszertek száma együtt növekszik, és nem fordítva (azaz a fogyasztott víz mennyisége, annál nagyobb a fogyasztott desszertek száma).

Lineáris regresszió

Ez a képlet a változó (Y) lehetséges értékének becsléséhez használható, ha más változók értékei ismertek (X).

Az "X" érték független változó vagy előrejelző, és az "Y" függő változó (szintén változó válasz) vagy a válasz a megadott kérdésre.

Lineáris regressziót használunk annak ellenőrzésére, hogy az "Y" érték hogyan változhat az "X" változótól függően. Közvetlen, amely a variáció ellenőrzésének értékét tartalmazza, lineáris regressziós vonalnak nevezik.

Ha a kapcsolat a függő változó ("y") és egy független változó között van (X "), a regressziót egyszerű lineáris regressziónak nevezik.

Egyszerű lineáris regresszió

Yi = β0 + β1xi + εi

Hol:

β0 - Shift (a szegmens hossza, amely a koordináta tengelyen indul)

β1 - Tilt egyenes y,

Az Y változó εi-véletlenszerű hibája az I-M megfigyelésben.

Prostaya Lininaia regresszió

Lásd még a logaritmus és a szórási értékeket is.

Azonban nem vagyunk egyedül. Szinte minden tőzsde a világon szorosan kapcsolódik az amerikai tőzsdei piachoz, és elsősorban azt jelenti, hogy mi történik ott. És itt a piacok kölcsönhatásának alapvető okai mellett Főváros Ezenkívül erős hatással van az automatikus kereskedési eszközökre is. Ez különösen egyértelműen jelenik meg a mikro szinten (kullancsok). Az S & P500 index minden jelmozgása azonnal reagál az FTSE, DAX, MICEX, BOVAPA indexei megfelelő változására. Az ilyen korreláció mindenütt létezik, és alapja a kereskedők döntéseinek.

Ezután több grafikon is látható, hogy az S & P500 index hogyan kapcsolja be az indexet Rts és az olajárak. Ezek a grafikonok az S & P500, az index változását mutatják Rts és az olajárak az ütemtervben meghatározott referenciapont százalékában.

Az ábra márciusban kiemelte a helyzetet, amikor az RTS-index túllépte a fekete aranyat, és nem az S & P500 index mögött. Ez volt az Észak-Afrika helyzetének és a Közel-Keleten való súlyosbodásának időszakában. Az olajárak növelése negatívan befolyásolta az amerikai tőzsdét, de ugyanakkor vezetett a rally az orosz tőzsdén. Figyeljen a másik tényre: az orosz tőzsdén való megfordulás szinte mindig kevésbé kerül sor, mint az olaj árai. A következő grafikon ugyanazokat a korrelációkat mutatja, mint a beszéd Ben Bernenice Jacksonhollban, ahol bejelentette a közelgő QE2 programot.

Amint látjuk, szinte az új év S & P500, az RTS index és az olaj szinte szinkronban mozog. Januárban - február, szezonális korrekció fekete arany történt, de az orosz piac tovább nőtt Amerikával, elsajátítással pénz amely általában az év elején adja meg a befektetési alapokat. Az alábbi táblázat ugyanazokat a korrelációkat mutatja, mint az amerikai tőzsde csúcsának 2007-ben. A fekete aranyban lévő lenyűgöző parabolikus rally még mindig az orosz tőzsdén maradt.

Ez a grafikon felhívja az olajárak és az RTS index közötti terjesztés stabilitását. A következő diagram a 2004 januárjától való korrelációt mutatja be. Befektetés az amerikai tőzsdei piacra ebben az időszakban nem hozta meg a nyereséget.

Végül, a sorozat leginkább lenyűgöző ütemezése: 2000 elejétől.

Amint azt látjuk, míg az olaj és az RTS index nagyon erős növekedést adott ki ebben az időszakban, 450% és 1500%, illetve az amerikai tőzsde ebben az időben szinte nem hagyta el a negatív zónát. Kétségtelen, hogy vannak más tényezők, amelyek befolyásolják az orosz tőzsdét. Például a rubel árfolyam. A rubel arányának megerősítése a pénz beáramlásához vezet az orosz piacra. Árfolyam Kiegészítő tőkebefektetés Ez a rubel növekedéséhez vezet, és ennek megfelelően hozzájárul az orosz piac növekedéséhez (általában a bennfentesek előrejelzése szerint).

Amikor a dollár olcsóbb a rubelhez képest, akkor ha feltételezzük, hogy a rubel-eszközök árai változatlanok maradnak, ezért meg kell adniuk a dollárral és más valutákkal. Talán az orosz piactól az olajáraktól való függése kifejezi a piac közötti kapcsolatot a nemzeti valutaárfolyam változásával, a korrelációs koefficienssel. Ezért, bár van még egy bizonyos korreláció is, hogy azonosítsák az RTS index interakcióját egy rubel tanfolyamon, vagy más pénznemnek nincs értelme.

Korreláció (korreláció)

Röviden: a következő következtetéseket vonhatja le: az orosz tőzsde interakciója az S & P500 indexben tükrözi a globális piaci hangulat a tőzsdék általában általában; Kölcsönhatás olajárak egyaránt tükrözik a hagyományos túlsúlya az orosz indexek az olaj- és gázipari szektor, és a legtöbb kapcsolatot változások a valutaárfolyamok.

A MICEX, SIIP és az olaj indexe közötti összefüggés

Vannak más korrelációk is, amelyeket figyelembe kell venni az orosz tőzsdei piacra való befektetés során: például az orosz piac kölcsönhatása a külföldi beáramlással / kiáramlással Főváros .

Értékpapírok összefüggése

A jövedelmezőség között Értékes papírok Funkcionális függőség figyelhető meg. Ez azt jelenti, hogy szigorú szabály van, amely megköti a visszatérésük értékeit. A legegyszerűbb egy lineáris függőség.

A jövedelmezőség közötti pénzügyi piaci kapcsolatban Értékes papírok Gyakran nem működik, azaz nem kemény. Ebben az esetben egy papírrészetelégítő értéke megegyezhet más papírhozam különböző értékeinek. Így nincs szigorú törvény, amely társítja a visszatérésük értékeit. Az ilyen jellegű függőség sztochasztikusnak vagy probabilisztikusabbnak vagy statisztikainak nevezik. Ez azt jelenti, hogy az egy papír hozamának megváltoztatásakor csak arról beszélhetsz, hogy milyen más típusú hozamok készíthetnek egy másik papírt és milyen valószínűséggel. Ezt a helyzetet a konkrét eszközök jövedelmezőségét befolyásoló nagyszámú tényező létezik, és az a tény, hogy mindegyikük nehezen fontolgatja meg.

Példa a portfólió opciókra két papírból, a -1-től +1-ig terjedő eszközök hozamának korrelációjára

Portfólió kialakításakor a két értékpapír hozama közötti kapcsolat mértékét ilyen mutatókkal határozhatjuk meg, mint a kovariancia és a korrelációs együttható.

A kovariancia beszél a két véletlen változó függőségének mértékéről. Pozitív, negatív értékeket és nulla értékű lehet. Ha a kovariancia pozitív, akkor ez azt sugallja, hogy az egyik változó értékének megváltoztatásakor a másik hajlamos ugyanabba az irányba változtatni. Tehát, pozitív kovariance, két papír visszatérése, növekvő első papírhozam hozam A második is növekszik. Amikor az első papírhozamra esik hozam A második szintén csökken.

Példa a portfólió variánsai két eszközzel, ha a +1-nél kisebb hozamok korrelálásakor

Negatív kovariancia, a változók általában ellentétes irányban változnak. Ebben az esetben az első papír hozamának növekedését a második papír hozamának csökkenésével kell kísérni, és fordítva. Minél nagyobb a kovariancia értéke, annál erősebb a változók közötti kapcsolat. Ha a kovariancia nulla, nincs kapcsolat a változók között.

Példák a portfólió lehetőségekre, amelyek különböző jövedelmezőséggel rendelkeznek

A korrelációs együttható jellemzi a két változó lineáris függőségének feszességét, és dimenziómentes érték. A két változó lineáris függőségének tendenciája többé-kevésbé kiejthető karaktert tartalmazhat. Ezért az együttható értékei -1 és +1 között változhatnak. Ha az együttható +1, pozitív funkcionális függősége van két papír nyereségessége között. Ha a korrelációs együttható pozitív, de kevesebb, mint +1, akkor is függ a két papír jövedelmezősége között, de kevésbé szigorú.

Ha a korrelációs együttható -1, negatív funkcionális függőség van a papír nyereségessége között. Ha a korrelációs tényező nulla lehet, nincs kapcsolat a változók között.

A három értékpapír hozamának kovarianciáinak meghatározása

A beruházások korrelációja

Sok hazugság Befektetők - A fórumunk résztvevői beállítják az eszközöket Diverzifikáció és korreláció. Azt hiszem, nem sok. Ha a diverzifikáció koncepciója leginkább a közmondás szintjén ismeri: "Ne tartsa az összes tojást egy kosárban." Az eszközök korrelációjának fogalma, például a közelmúltban találtam.

A befektetési portfólió diverzifikációjának összeállítása a korrelált eredményekkel rendelkező eszközökből csökkenti a kockázatot, mert abban az időben a nyereség egy eszközre esik, valószínűleg növekszik. Amikor megpróbál egy diverzifikált befektetési portfóliót építeni az eszközökből egy kifejezett negatív korrelációval, váratlan és nagyon hasznos hatást gyakorolhatunk számunkra. A befektetési portfólió teljes hozama magasabb lehet, mint az egyes eszközök jövedelmezősége, és ennek megfelelően a kockázat alacsonyabb lehet, mint más eszközök kockázata.

A befektetés diverzifikálása

Mit az amerikai tőzsde összefüggésre vonatkozó adatokat függőség különböző csoportok között a vagyontárgyak 1926-2009 beszélünk 1926-2009: a kölcsönös összefüggés részvények kisvállalkozások és osztja a nagyvállalatok - (0,79). Ez egy meglehetősen magas korreláció. Bár nem 1. még mindig, nagy állományok és kis részvények viselkednek némileg másképp. A részvények és kötvények között a korreláció már közel van nulla.

A részvények és a rövid lejáratú kötvények és a kincstárjegyek közötti összefüggések szintén közel vannak nulla, sőt némileg negatív.

A kötések egymáshoz viszonyítva elég magasak. A hosszú távú rövid lejáratú kötvények 0,8 - 0,9-es korrelációval rendelkeznek.

Hosszú távú kötvények a kincstárral számlák Éppen ellenkezőleg - a korreláció éles csökkenése.

A diverzifikáció alapvető formái

Külön, USA, Kanada, Japán és Egyesült Királyság, Külön Európa, Ázsiai Régió és Csendes-óceáni térség: A szoros fekvő régiók közötti korreláció meglehetősen magas. Ázsia és a Csendes-óceán között a korreláció körülbelül 0,92. A kanada és az Egyesült Államok között meglehetősen magas korreláció is van. De a távolabb egymástól a régiók, annál alacsonyabbak a korreláció között. Még Japánban Angliával vagy Japánnal Kanadával és az Egyesült Államokkal a korreláció kevesebb, mint 0,5. Fontos! Ha csökkenteni szeretné a befektetési portfólió kockázatát, akkor a világ különböző részeiből származó részvényeket is tartalmazhatunk.

A portfólióból és a portfólió eredményének függése és a kibocsátók száma között

Korreláció a MICEX index, két maggal a trojka párbeszéd, arany, ezüst, dollár, euró és Moszkva ingatlan: összefüggés a részvények indexe, és az állomány alap, természetesen magas. A részvények és kötvények közötti összefüggés valahol a 0,5-es szinten. Az értékpapírok és az arany között a korreláció közel van nulla (még egy kicsit negatív). Az arany és az ezüst közötti korreláció magas. Ezért próbálja meg bevonni a befektetési portfólióját, és az arany és az ezüst nem értelme.

A dollár és az euró és a részvények és kötvények közötti korreláció ismét nulla vagy akár negatív. A lakhatás és az Oricex index közötti korreláció az Orosz Föderációban még negatív (mínusz 0,17-0,18). Mi az úton, inkább nem jellemző a világszínvonalra.

Következtetések: Az eszközök helyes diverzifikáció nélkül, figyelembe véve a kölcsönös korrelációjukat, lehetetlen hatékony befektetési portfóliót alkotni, amely lehetővé teszi, hogy megszorozza a tőkét, vagy minden esetben megmentse.

A beruházások korrelációja Japánban

A dollár és az olajárak és az inverz arányosság korrelációja

Az alapvető tényezők a devizapiac kereskedelmének alapja, lehetővé teszik, hogy kapcsolatba léphessenek árfolyamok Azokkal vagy más eseményekkel. Ez a cikk az ilyen mutató korrelációjáról szól, mint az olaj árának az Egyesült Államok dollárban. Az Amerika gazdasága az egyik legnagyobb energiatakarékos gazdaság a világon. Az Amerikai Egyesült Államok csak egy hatalmas mennyiségű kőolajterméket fogyaszt, így a kőolaj árainak növekedése egyszerűen nem lehet, de befolyásolhatja a nemzeti valuta menetét.

Az olaj árának dinamikája 2012

Ennek a kapcsolatnak az oka nagyon mélyen rejlik, de a változások szó szerint azonnal fordulnak elő, mivel a piac hajlamos arra, hogy pszichológiai tényezők alapján válaszoljon az alapvető változásokra. Amikor figyelembe vesszük az olajárak dollárárának hatását, meglehetősen egyértelmű helyzet van, mert az Egyesült Államok az egyik legnagyobb olajgyártó, ugyanakkor ténylegesen az ilyen típusú nyersanyagok legnagyobb felvásárlójaként működik.

A statisztikai adatok szerint Amerika gazdasága Nincs elegendő a kőolajtermékek saját tartalékai számára, hogy biztosítsák az összes termelés igényeit, míg az országon belüli bányászott fekete arany része megy export . Emiatt Amerika évente körülbelül 9 milliárdot vásárol. hordók A fekete arany, amely jelentősen megjelenik az amerikai áruk értékének növekedésével mind az országon belül, mind a külföldi piacokon.

Korrelációs árak az olaj- és pénznemre Valuta pénzneme USD / CAD

És az árukköltség növekedése, mivel ismert, hogy mindig negatív következményekkel jár a nemzeti valutára. Ezenkívül az amerikai dollár árfolyamára gyakorolt ​​negatív hatása is van rá, hogy a vásárlás a fekete arany vállalatok meg kell vásárolni más külföldi pénznemek, mivel az exportőrök nem mindig egyetértenek az Egyesült Államok dollárban. Például számos arab ország még nem teljes mértékben átkerült az olajra vonatkozó számításokban. E két tényező eredményeként a következő képet látjuk, az olaj ára emelkedik, ennek eredményeként növekszik mondat Az Amerikai Egyesült Államok Egyesült Államok a Forex piacon, a kurzus eredményeként leesik.

Az Arany és a pénznem árajánlata az AUD / USD közvetlen korrelációval rendelkezik

Ugyanakkor, amikor az olaj ára esik, van egy inverz helyzet, az Egyesült Államok amerikai dollár aktívan növekszik az ilyen pénznemek, mint az euró, a kanadai dollár és néhány más valuta. Ez a függőség meglehetősen sikeresen alkalmazható a játékban a Forex valutaváltáson, a kereskedelem a legoptimálisabb választás az amerikai dollár, az amerikai-kanadai dollár, mivel ez az eszköz, hogy a legnagyobb volatilitás figyelhető . Ha lehetséges, használhat ilyen pénznempár USD / RUR-ként, akkor hasonlóan reagál az előző eszközhöz.

A Warbeds vásárlása a fekete arany árának növekedése esetén nyitva áll, megrendelések értékesítése - a vas arany csökkenése esetén. Továbbá az inverz arányosságot is nyomon követik, miközben erősítik az amerikai dollárt, a kőolajtermékek és a kőolaj ára észrevehetően csökken, ez a tulajdonság a nyersanyagok kereskedelmében használható.

Az NZD / USD devizaárfolyam erősen függ a világ nyers árától

A rubel tanfolyam és az olajárak korrelációja

О Háború Szíriában azt mondják, hogy mindazok, akik fekete aranyat kereskednek. A Black Gold Brand Brent 100-110 dollár volt hordó . De az amerikaiak egy másik kormányának megdöntése Futures On Oil Gyorsan 117 dollárra emelkedett. Akkor logikus volt javítás , és most Brent. Körülbelül 115 dollárt forgalmazott.

Hogyan viselkedett a rubel? Nagyon gyakran, az elemzés hallható: " rubel Rose az olajnövekedés hátterében, "vagy" A dollár növekedése az olajárak csökkenéséhez kapcsolódik. " Van-e korreláció a dollár rubel és olajárak? Ez egy korreláció most? Idén? A dollár aránya a rubelhez júliusig és júliusban korrelált az olajárakkal Brent. felment, és rubel - Nem. Miért történt ez?

A romlás dollár aránya korrelál az olajárakkal

Több ok van itt. Először is, a költségvetés, amely az olaj árától és a dollár árfolyamától függ a rubelhez. Ez a költségvetés a magasabb dollár árfolyam- és olajárak, annál jobb. Másodszor, nemcsak az olajmunkások szeretnék látni egy gyengébb rubelt. Számos exportőr jelentése "felkéri" a jövedelmezőbb kurzust számukra. Harmadszor, a tőke kiáramlása nem ment sehova. A kiáramlás megy, és nagy. Negyedszer, a dollár árfolyamon, az Oroszország bankjainak bankja a Pénzügyminisztérium számára még mindig megállapították. Ötödször a dollár most növekszik a rubel típusának összes "gyenge" pénznemével (brazil rial vagy indiai rúpia).

Tartományárak és rubel árak

Függőség költségvetés Az Orosz Föderáció a nyersanyagexportról már példabeszéd lett nyelven. A szövetségi költségvetés 45 százalék tele van bevételekkel a fekete arany és a kőolajtermékek értékesítéséből. Az Orosz Föderációban (246 millió tonna) bányászott fekete arany körülbelül fele külföldre megy, és a második felét orosz finomítókra újrahasznosítják. Az importőrökkel ellátott fekete arany számításokat dollárban végzik. Ennek eredményeként a deviza bevételek a fekete arany értékesítéséből, és meghatározzák a dollár rubel árfolyamát. Minél nagyobb a fekete arany ára, annál több dollár jövedelem, annál nagyobb a nemzetközi deviza piac, a forex dollárral, az erősebb rubel. És fordítva.

USD / dörzsi pár függőség a Brent Oil

Sergey Guriev, legsikeresebb és ábrás meghatározása a költségek a rubel adta a kavics, a rektor az orosz Gazdasági Iskola: „Az orosz rubel a papír változata a fekete arany. Milyen olajat, ilyen rubel. Úgy döntöttünk, hogy ellenőrizzük, hogy melyik pontossággal a rubel és a dollár idézőei egybeesnek egymással. A grafikonok a Barrel - rubel aránya egy kétéves, amely magában foglalja a csúcs olajárak $ 146 hordónként lépett 2008-ban, és az árcsökkenés akár $ 40 hordónként a téli 2008-2009, látható A diagram.

USD / dörzsölje a kereskedelmi egyensúlyt

A rubel költségeinek megfelelésének mértéke a fekete arany árához jellemezhető az ilyen mennyiségek statisztikai kapcsolatait létrehozó korrelációs együtthatóval. A korrelációs együttható (általában a Pearson koefficiens) értéke a mínusz egységekből az egyikre képes értékeket venni. A független folyamatok (értékek) esetében a korrelációs együttható közel van nullához. És, éppen ellenkezőleg, funkcionálisan függő folyamatok szerint ez a tényező közeledik egy egység vagy mínusz egység, attól függően, hogy a hűtő vagy a szembejövő természete a mozgás az értékek a vizsgált.

A dollár tanfolyamának korrelációjának dinamikája a rubelre, az olajra

A mi esetünkben a korrelációs együttható, amelyet egy év alatt kiszámított (2009. február 1-jétől 2010. február 1-jétől) a 0,935 modulnak megfelelő érték. Ez egy nagyon magas fokú megfelelés a rubel és az olajárak költségeinek: a matematikai statisztikák szempontjából a funkcionális kapcsolat létezik. A romlás legegyszerűbb matematikai modelljét felépítjük a dollár rubeljéről, amely az egyik lineáris függőségét foglalja magában. A diagram zöld vonala megjeleníti a rubel modellezési viselkedését.

Nem kell ismernie a "korreláció" szót, hogy értékelje az ilyen vizuális eredményt. Hiányzik a modellben a maximális olajárak alatt, amikor a rubel erősödött, és fékfék lett a hazai exportőrök számára, a rubel beavatkozások miatt Központi Bank A deviza forex piacon megakadályozza a rubel arányát. És fordítva - intenzív dollár Beavatkozások A rubel gyengülésével az olaj kudarcai árai alatt.

Olajárak 2000

A modell lehetővé teszi, hogy értékelje a jövőbeni rubel árfolyamát, például a hordó 90 dolláros árát, a rubel aránya 27 rubel / dollárra emelkedhet, és a hordó 50 dollár áron 35 rubel / dollárba eshet. El kell ismerni, egy adott modell nem veszi figyelembe számos tényezőt, beleértve a már látható, a beavatkozás központi Bank De mindazonáltal illusztrálja az általános elvt.

A kérdés felmerül, hogy mennyi ideig fogja a kemény kötést "hordó-rubel"? Válasz: addig, amíg az orosz exportálás vagy az elszámolási pénznem az olajszövetkezetekre meg kell változtatni.

A rubel árfolyamának magas korrelációja a dollárra és az RTS indexre 2012-ben

Az olaj és az oroszországi GDP árak korrelációja

Ov munka Manager folyamatosan különböző teljesítménymutatókat (KPI) használok. Egyfajta KPI makrogazdasági szintet érdekeltem. Korábban azt mondtam arról, hogy a korrupció az Orosz Föderációban és a világ országaiban a korrupcióellenes kutatás és kezdeményezések kezdeményezéseinek becslései szerint a korrupció szintje. Aztán figyelembe vettem egy másik makrogazdasági mutató dinamikáját - az American Research Center "The Heritage Foundation" és a Wall Street Journal újságát képzett gazdasági szabadság minősítése. Végül, a Forbes Magazine által közzétett világ (adóoldás) adóterheinek adóterhét.

A kőolaj költsége az USA-ban

A közelmúltban az olajárak csökkenése miatt a végrehajtás lehetséges problémáival beszéltek Költségvetési országok . És érdekeltem a kérdés, hogy milyen szorosan az olaj ára a hazai gazdaság makrogazdasági mutatókkal korrelálunk!?

Számos különböző típusú olajárak vannak, és az adatok, amelyekre utalok, nem a leggyakoribbak ... De hogyan képviselik őket teljesen és kényelmesek, lehetővé teszi, hogy elemezze őket különböző oldalakon. Annak ellenére, hogy a különböző típusú olajárak közötti korreláció véleményem szerint teljes. Gyakran előfordul, hogy az ország gazdaságának problémái vannak a Yeltsin nevével és a sikerekkel. Első pillantásra a függőség egyértelmű, de a későbbi elemzés megmutatja, felületes.

A GDP dinamikája és az Oroszország elnöke időszakai

Oroszország GDP 2008-ban árak

Az olajárak korrelációja és az orosz Föderáció orosz GDP mérete egyszerűen megütötte. A korrelációs együttható kiszámítása, rájöttem, hogy mi az "az olajtűen" kifejezés. Ha a hangszórók 97% -a Gdp Az Orosz Föderáció az olaj árához kapcsolódik, mi marad a többi tényező számára!? Játszanak, legalábbis bizonyos szerepet töltenek be!?

Az olaj és az oroszországi GDP árak korrelációjának ütemezése

Nem hiszem, hogy ilyen magas korreláció jellemző az összes makrogazdasági mutatóra. Tehát a dollár arány csak 50% -os korrelációt mutat a fekete arany költségeivel. Azaz, csak a fele a változások a dollár persze lehet magyarázni a globális olajpiac környezetben.

Az olajárak és a dollár tanfolyamok korrelációja

Gdp Az Egyesült Államok is nagyon mérsékelt összefüggést mutat az olajárakkal. Bár az Egyesült Államokban a kapcsolat is nagyon közel van.

Az amerikai olaj és az US GDP korrelációja

A pszichológia korrelációja

Az illuzórikus korreláció fogalma. Illuzórikus korreláció (illuzórikus korreláció) egy pszichológiai jelenség, hogy megfigyelhető szinte minden ember, mint ahogy szinte minden ember alá illúzióit Muller Lyer és egyéb optikai illúziókat.

Talán a jelenség az illuzórikus korreláció könnyebb lesz megérteni, ha hívják a „illúzióját kommunikáció”, és a lényege az illuzórikus korreláció, hogy a személy az egyik vagy másik ok miatt lát a kapcsolat a paraméterek, tulajdonságok, a Jelenségek, amely nem igazán nem. Általában az illuzórikus korreláció figyelhető meg a pár "ingatlan - ennek a tulajdonságnak a jelenlétének jele". Például, ha egy személy úgy véli, hogy a haj színe beszélhet a mentális emberi fejlődés mértékéről, és a haj merevsége a karakter merevségéről szól, akkor az illuzórikus korrelációról szól. Valójában világos, hogy nincs kapcsolat a haj színe és az intelligencia színe, vagy a haj merevsége között, és nincs karakter.

Illuzórikus korreláció a pszichológiában

Az illuziós korreláció kísérleti jelenségét először Lauren Chepman vizsgálta (az úton, ez a híres, bár a híres, bár a sikertelen Agent illegális Anna Chapman) 1967-ben visszaállt. És ez volt a kutató, hogy maga a "illuzórikus korreláció" kifejezés vezette be. A tanulmányt úgy végeztük. A teszteket egy bizonyos időre (tervezett a képernyőn) néhány szó, például "Bacon - Tojás". A párok a következőképpen állították össze: Az alábbi négy szó egyike volt a bal szó: szalonna, oroszlán, rügyek, csónak és jobb - az alábbi három szó: tojás, tigris, notebook.

Így 12 pár szót mutatott be a tesztre: "Bacon - tojás", "Bacon - Tiger", "Bacon - notebook" stb. Ráadásul ezeket a párokat sokszor kivetették, és véletlenszerű sorrendben váltakoztak ki, de minden pár azonos számú alkalommal került bemutatásra.

A bizonyos időre vonatkozó témákat a képernyőpárra vetítették, mint például a szalonna - tojás

Ezután az alanyok kérték becsülni az egyes szavak gyakoriságát. És ez a kísérlet kulcsfontosságú pontja. Annak ellenére, hogy objektíven az egyes szavak bemutatásának gyakorisága ugyanaz volt, a magasabb alanyok jelentették be a szavak szavak bemutatásának gyakoriságát, kifejezve az "erős verbális szövetség" kísérletének szerzőjének kifejezésével. Ezek a következő szavak párok: "Bacon - tojás" ( Egyesület szomszédságon) és "Lev - Tiger" ( Egyesület hasonlóságban).

Így a tesztek illuzórikus ötletei voltak, hogy a "Bacon" szó szorosabban kapcsolódik a "tojás" szóhoz, és az "oroszlán" szóval a "tigris" szóval, mint más szavakkal. Hadd emlékeztessem Önt arra, hogy valójában mind a 12 pár szavak mindegyikét megegyezték az idők számával.

Illuzórikus kommunikáció pár szavak oroszlán - tigris

Tehát az illuzórikus korrelációval, egy személy, ahogy azt mondják, megzavarja az Isten ajándékát a rémlövéssel: látja a kapcsolatot, ahol valójában nem.

Illusory korreláció és projektív tesztek. Vizsgálta Lauren Chepman (együtt a felesége Jin Chepman) és az illuzórikus korrelációk szerepét egy személy természetének meghatározása az úgynevezett projektív tesztek segítségével. Az ilyen projektív teszteket tanulmányozták, mint egy személy "személy" és "teszt Rorshah".

Ugyanakkor Chepman házastársai érdeklődtek, hogy miért folytatják a pszichológusok a projektív teszteket, bár fizetésképtelenségüket (csőd) ismételten megismételte a tudományos kutatásban (csőd) pszichodiagnosztikai eszközként, azaz pszichodiagnosztikai eszközként. A tesztek javasolt fejlesztői közötti kommunikáció hiánya a kulcstartók és értelmezések között a teszt egyének pszichológiai jellemzőivel. A Chepmans azt javasolta, hogy a nem érvényes vizsgálatok használatában az ilyen kitartás az illuzórium-korreláció jelenségének köszönhető, amely pszichológusok (mint minden ember) vonatkozik.

Projektív teszt alak ember

Mielőtt folytatná a ténylegesen kísérletek leírását, néhány szót kell mondani a projektív tesztekről.

A projektív tesztek azon a feltételezésen alapulnak, hogy a nem késleltetett vizuális ösztönzők (blotok) tolmácsolásakor vagy határozatlan feladat végrehajtásakor (egy személy rajzolása), az állítólagosan feltünteti a jellemhagyma. Például a fejlesztő a teszt „rajz az ember” Karen Makhovener azt állította, hogy a paralyonal (gyanús) egység kidolgozása során egy személy festmény különös hangsúlyt adna a szemét aggódnak férfiúi - hívja fel az izmos ember, aggódik a saját intelligencia - nagy fejet rajzol, stb. A rorshach tesztjének kulcsaiban jóváhagyott, például ha egy személy homoszexuális hajlamokkal rendelkezik, akkor a blotokban látni fogja: fenék, hátsó áthaladás, nemi szervek, női ruházat, emberek határozatlan szex, mindkét nem jeleivel rendelkező emberek.

Példa a projektív tesztre

Úgy gondolom, hogy az olvasó könnyen észrevette, hogy a fent leírt linkek a jelek és a jellemzők között a karakterek tisztán asszociatívak, és a hazai, mindennapi, triviális ötleteken alapulnak. Valójában, miért kételkedne kételye a férfiasságával, és nem vonzza az izmos embereket és a homoszexuálisokat - ne lássa a hátsó folyosókat a blotokban? De valójában itt nincs kapcsolat.

És a Chepmans kísérletileg megmutatta, hogy az említett projektív tesztek értelmezésében ilyen illúziós korrelációk mind szakmai pszichológusok is alá tartoznak, és az emberek, akiknek nincsenek hozzáállása a pszichológiára.

Geri Chepman - egy híres pszichológus

A kísérleti sémát némileg hasonlít a kísérleti rendszerhez, hogy azonosítsuk az illuziós korrelációkat, amelyeket magasabbnak látszunk. Az alanyok felajánlották a pszichiátriai klinika és az egészséges emberek, valamint a megfelelő pszichológiai jellemzőket. Például az "intelligens" szintjét "egy nagy fejjel rendelkező személy alakjához csatolták. Ugyanakkor figyeljen (!), Néhány és ugyanazon pszichológiai jellemzők csatolták a különböző rajzokhoz. Például a jellemzőt "a bizalmatlansággal és gyanúval rendelkező emberekre utal" mindkét rajzhoz csatolták a szemükben kifejezett hangsúlyt, és olyan rajzokat, amelyek nem rendelkeznek a szem kép bármilyen funkciójával. Ezenkívül az ilyen kombinációk, mint a már megvizsgált kísérletben, ugyanaz az összeg.

Pszichológiai jellemzők

Az alanyokat felkérték, hogy hozzanak létre kapcsolatot a rajzok jellemzői és a rajzok szerzői pszichológiai jellemzői között. És mivel az olvasónak már kitalálta, az alanyok bemutatták az illuzórikus korrelációt: például azt állították, hogy egy ilyen jellegű karakteres tulajdonság olyan gyanúsan kombinálva van a szemmel hangsúlyos akcentussal. Ráadásul: ugyanazt a képet figyelték meg a következő kísérletsorozatban, amelyben ez a két jellemző (kifejezett szem és gyanú) nem találkozott együtt egyáltalán!

Hasonló módszert végeztünk kísérletekkel Rorshah foltokkal. Az értelmezéseket a pszichodiagnosztika által megfogalmazott személyek által megfogalmazott pontokhoz csatolták, és ezeknek az embereknek a pszichológiai jellemzőit. Például a "hátsó áthaladás" értelmezése egyenlő, hogy hányszor egybeesett a következő négy pszichológiai jellemzők mindegyikével: létezik egy szexuális vonzás más férfiak számára; Úgy véli, hogy azok, amelyek körülötte vannak körülötte; Sokáig szomorúságot és depressziót tapasztal; A saját alsóbbrendűségének erős érzése.

Rorschah Spots - Pszichológiai teszt

Mint az előző kísérletben, az alanyok ismét bemutatták az illuzórikus korreláció jelenségét, a "hátsó átjáró" vonalait pszichológiai jellemzővel "A szexuális vonzerőt más embereknek mutatja."

Illusory korreláció az életünkben. Természetesen az illúziós korrelációk torzítják az észlelésünket, nemcsak a laboratóriumokban. Például az illuzórikus korreláció jelensége, amely nagyrészt meghatározza a sztereotípiák képződését azokkal vagy más népekkel vagy társadalmi részekkel kapcsolatban.

Sztereotípiák

Sok lzhenauki (különösen a lzhenayuki a lélekről), különösen a fiziognómikus, síkság, a Grapheus, a bűnözők tipológiája Cesare Lombroso, Franciológia, B. Chigyr frankjai arról a tényről, hogy a személy neve meghatározza annak jellegét, valamint nyilvánvalóan okkult tanításokat, Mint a Chiromantia. A pszichológiai okkultizmus számos aspektusa az illuzórikus korrelációkban is gyökerezik. Az Illuzion Correlations-on a modern pszichoanalízis és más pszichoterápia számos ábrázolása az illuzórikus korrelációkon alapul (például, ha a köhögést egy titkos vágy megnyilvánulása jelzi, hogy a nastaság és a hátsó fájdalom - a súlyos pszichológiai Oshche, melyik ember dátumozott).

Sok lzhenayuki épült az illuzórium korrelációira

Korreláció a mindennapi életben

A pszichológiai tudomány iránti érdeklődés erősítése a korrelációs elemzés potenciáljára az egész közelben van. Először is lehetővé válik, hogy tanulmányozza a változók széles skáláját, amelynek kísérleti ellenőrzése nehéz vagy lehetetlen. Végtére is, az etikai megfontolások esetében, például lehetetlen kísérleti vizsgálatokat végezni az öngyilkosságok, a kábítószer-függőség, a romboló szülői hatások, a tekintélyelvű szekták hatására. Másodszor, lehetőség van arra, hogy rövid időn belül megkapja a vizsgált személyek nagy mennyiségét. Harmadszor ismert, hogy sok jelenség megváltoztatja sajátosságait a szigorú laboratóriumi kísérletek során. A korrelációs elemzés olyan kutatóval rendelkezik, amely képes arra, hogy a lehető legközelebb álljon olyan körülmények között, amennyire csak lehetséges. Negyedszer, az egyik vagy másik függőség dinamikájának statisztikai tanulmányának végrehajtása gyakran létrehozza a pszichológiai folyamatok és jelenségek megbízható előrejelzésének előfeltételeit.

A várható élettartam és a bruttó nemzeti jövedelem korrelációja

Mindazonáltal szem előtt kell tartani, hogy a korrelációs módszer alkalmazása nagyon jelentős elváráskorlátozásokkal kapcsolódik.

Tehát ismert, hogy a változók korrelálhatók, és az ok-okozati összefüggés hiányában maguk között.

Néha lehetséges a véletlenszerű okok hatásának köszönhetően, a minta inhomogenitásával, a feladatok kutatási eszközének elégtelensége miatt. Az ilyen hamis korreláció képes lesz arra, hogy "bizonyíték" legyen arra, hogy a nők fegyelmezett férfiak, a tinédzserek a hiányos családok hajlamosabbak a bűncselekményekre, az extracterts agresszív introverterek stb.

Emlékezni kell: A korreláció jelenléte nem a súlyossági mutató és az ok-okozati kapcsolatok iránya.

Az egészségügyi index és a társadalmi problémák korrelációja a jövedelmi egyenlőtlenségekkel

Más szóval, a változók korrelációjának beállításával nem a determinánsok és a származékok között megítélhetjük, hanem a változók változásait, és hogy az egyikük hogyan reagál a másik dinamikájára.

Korreláció (korreláció)

Nem minden probléma megoldható a kísérleti módszerrel. Sok olyan helyzet van, ahol a kutató nem tudja ellenőrizni, hogy mely tárgyak bizonyos feltételekbe kerülnek. Például, ha szüksége van, hogy ellenőrizze a hipotézist, hogy az anorexiás érzékenyebbek változások az íze, mint az emberek a normál testsúlyú, akkor nem egy csoportját összeállítjuk a normális súly és a kereslet, hogy a fele anorexia! Valójában el kell vennünk az anorexia már szenvedő embereket, és azok, akiknek a norma súlya van, és ellenőrizni fogják, hogy különböznek-e az ízérzékenységben is. Általánosságban elmondható, hogy a korrelációs módszert használhatja annak megállapítására, hogy bizonyos változó csatlakozik-e, amelyet nem tudunk ellenőrizni, egy másik változóval, amit érdekel, vagy más szavakkal korrelálnak egymással.

A jövedelemelőtlenséggel rendelkező gyermekek jólétének indexének korrelációja

A fenti példában a változó súlynak csak két értéke - normál és anorexiás. Gyakrabban előfordul, hogy az egyes változók sok értéket vehetnek igénybe, majd meg kell határozni, hogy meghatározzák, hogy az egyik és a másik változó értéke mennyire korreláljon maguk között. Ez meghatározhatja ezt a statisztikai paramétert, amelyet a korrelációs együttható és az R betűnek neveznek. A korrelációs együttható lehetővé teszi számunkra, hogy értékelje, milyen kapcsolatban két változó, és fejezzük száma -1 és +1. Nulla a kommunikáció hiánya; A teljes csatlakozást egy (+1, ha pozitív, és -1, ha negatív). A kommunikációs erő 0-ról 1-re növekszik.

A korreláció szemléltetése

A korrelációt illusztráló grafikonok. Ezek a hipotetikus adatok 10 beteghez tartoznak, amelyek mindegyike kárt okoz az agyi helyek számára, amennyire ismert, az egyének elismerése érdekében. Az ábrán a betegek a vízszintes, illetve az agykárosodás térfogata mentén vannak elrendezve, és a legkiválóbb pont a legkisebb károsodással (10%) a beteget mutatja, és a legtöbb megfelelő pont a legnagyobb kár megmutatja a betegeket (55 %). A grafikon minden egyes pontja tükrözi a különálló beteg mutatóját a személyek elismerésének tesztjében. A korreláció pozitív és 0,90. Az ábra ugyanazokat az adatokat mutatja, de most megmutatják a helyes válaszok arányát, és nem hibákat. Itt a korreláció negatív, egyenlő -0,90. Az ábrán a betegek sikerei a felismerési tesztben a növekedésük függvényében jelennek meg. Itt a korreláció nulla.

Az egészségügyi index és a szociális problémák korrelációja a bruttó nemzeti jövedelemmel

A korrelációs együttható lényege szemléltethető a hipotetikus kutatás adatai grafikus ábrázolásának példájával. Amint az az ábrán látható, a betegek részt vesznek a vizsgálatban, amely előzetesen ismert, hogy az agy megsérül, és változó nehézségi fokozatot okozott a személyek felismerésében (transzcopázsolás). Meg kell tudni, hogy a nehézség növekszik-e, vagy a személyek elismerésének hibája, a sérült agyszövet százalékos arányának növekedésével. A grafikon minden egyes pontja a külön páciens eredményét mutatja, amikor teszteli a személyeket. Például egy beteg 10% károsodás volt hiba a teszt felismerési tesztet 15% -ában, és a beteg 55% károsodás hibákat 95% -ában. Ha a személyek elismerésének hibáját folyamatosan növelték az agykárosodás százalékos arányának növekedésével, a diagramon lévő pontok mind a fenti időpontban lennének, amikor balról jobbra mozognak; Ha az ábra átlójára helyezték őket, akkor a korrelációs együttható R = 1,0. Azonban több pont található a sor különböző irányai mentén, így a korreláció körülbelül 90%. A 90% -os korreláció nagyon erős kapcsolatot jelent a sérült agy térfogata és az egyének elismerésének hibái között. Az ábrán való korreláció pozitív, mivel a nagyobb agykárosodás több hibát okoz.

Az index korrelációja a bruttó nemzeti jövedelem mellett

Ha hibák helyett úgy döntöttünk, hogy megjelenítjük a helyes válaszok arányát az elismerési tesztben, akkor a Narusunk által ábrázolt ütemtervet kapják. Itt a korreláció negatív (kb. -0,90), hiszen az agykárosodás növekedésével a helyes válaszok aránya csökken. A kép átlós a kép csak az előző ábrán látható inverz változata.

Korreláció (korreláció)

Végül forduljon a kép grafikájához. Itt van a beteghibák aránya a tesztben, hogy felismerje a személyeket a növekedésüktől függően. Természetesen nincs ok arra, hogy úgy véli, hogy az elismert személyek aránya a beteg növekedéséhez kapcsolódik, és az ütemterv megerősíti azt. Ha balról jobbra halad, akkor a pont nem mutatja az elfogadott mozgást, sem felfelé, és szétszórva a vízszintes vonal körül. A korreláció nulla.

A bizalom összefüggése a legtöbb emberben és a jövedelem egyenlőtlenségekben

A korreláció pozitív (+) és negatív (-). A korrelációs jel azt mutatja, hogy a két változó társított pozitív korreláció (értékét mindkét változó növekszik vagy csökken egyidejűleg) vagy negatív korrelációt (az egyik változó növekszik mellett csökkent a többi). Tegyük fel például, hogy például a hallgató osztályai szerinti osztályok száma korrelációval rendelkezik -0.40 ponttal a félév végén (minél több lépés, a kevesebb pont). Másrészt a kapott pontok közötti korreláció és a látogatott osztályok száma +0.40. A kapcsolat ereje ugyanaz, de attól függ, hogy figyelembe vegyük a kihagyott vagy meglátogatott osztályokat.

A mentális betegség korrelációja a jövedelmi egyenlőtlenségekkel

A két változó kapcsolatának köszönhetően R 0-ról 1-re nő, hogy jobban jelenítse meg, több ismert pozitív korrelációs együtthatót vizsgáljon: a kollégium első évében nyert pontok közötti korrelációs koefficiens és a második évben kapott pontok 0, 75, az intellektus gesztusai közötti korreláció 7 éves korban, és 18 éven keresztül történő újbóli vizsgálat során körülbelül 0,70, az egyik szülő növekedésének és a gyermeknek a felnőttkori növekedésének korrelációja 0,50, a korreláció a vizsgálati eredményeket a képesség a képzés kapott iskolai és főiskolai körülbelül 0,40 közötti korreláció kapott pontok a magánszemélyek által az üres tesztek, és az ítélet a pszichológus szakértő a személyes adottságok körülbelül 0,25.

A gyilkosságok korrelációja a jövedelmi egyenlőtlenséggel

A pszichológiai vizsgálatokban a korrelációs együttható 0,60 és magasabb a magasabbnak tekinthető. A 0,20 és 0,60 közötti időszakban a korreláció gyakorlati és elméleti értékkel rendelkezik, és hasznos az előrejelzések meghosszabbításakor. A 0 és 0,20 közötti korrelációt óvatosan kell kezelni, amikor az előnyök kiterjesztésének előrejelzései minimálisak.

Korreláció (korreláció)

Tesztek. A korrelációs módszer használatának ismerős példája bizonyos képességek, eredmények és egyéb pszichológiai tulajdonságok mérésére. Ha olyan embercsoportot vizsgálnak, akik bizonyos minőségben különböznek (például a matematikai képességek, a kezek és az agresszivitás ügyessége), van némi szabványos helyzet. Ezután kiszámíthatja a vizsgálat mutatóinak változásai közötti korrelációt és a másik változó változását. Például lehetséges a diákok csoportjainak mutatói között a matematikai képességek tesztelésében és a matematikai becslései között a főiskolai továbbképzéssel; Ha a korreláció jelentős, akkor a vizsgálat eredményei alapján eldöntheti, hogy ki az új hallgatói sorozatok lefordíthatók a fokozott követelményekkel rendelkező csoportba.

A fogvatartottak korrelációja a jövedelmi egyenlőtlenséggel

A tesztelés fontos eszköze a pszichológiai kutatásnak. Lehetővé teszi a pszichológusok számára, hogy nagy mennyiségű adatot kapjanak az emberekre, akiknek minimális szétválasztása a mindennapi ügyektől és komplex laboratóriumi berendezések használatával. A tesztszerkezet sok olyan lépést tartalmaz, amelyeket részletesen megfontolunk a későbbi fejezetekben.

A középiskolában a középiskolában a középiskolában való korreláció

Korreláció és okozati kapcsolatok. Fontos különbség van a kísérleti és korrelációs vizsgálatok között. Rendszerint egy kísérleti tanulmányban szisztematikusan manipulálja az egyik változót (független) annak meghatározására, hogy meghatározza az ok-okozati hatásokat más változókra (függő). Az ilyen okozati összefüggések nem származhatnak a korrelációs kutatásokból. A korreláció hibás megértése az ok-okozati összefüggésként az alábbi példákban szemléltethető. Előfordulhat, hogy korreláció lehet az aszfalt lágyságának a város utcáin és a napi sztrájkok száma, amelyek a nap folyamán történtek, de nem követi innen, hogy a lágyított aszfalt kiemeli az embereket, amely az embereket a kórházi ágyba vezeti . Valójában mindkét változó változás az aszfalt lágyságát és a napenergia-sztrájkok számát - a harmadik tényező - napenergia hő. Egy másik egyszerű példa nagy pozitív korreláció a nagy számú gólya között, francia francia falvakban, és ugyanabban a helyen regisztrált magas születési arány. Meg fogjuk találni a feltaláló olvasókat, hogy kitaláljunk az ilyen korreláció lehetséges okait, anélkül, hogy a gólyák és a csecsemők közötti okozati összefüggésnek való utalásért járnának. Ezek a példák elegendő óvatosságnak szolgálnak a korrelációnak az ok-okozati viszonyként való megértéséből. Ha két változó közötti korreláció van, a változás változhat a másikra, de külön kísérletek nélkül, ez a következtetés indokolatlan lesz.

A társadalmi mobilitás és a jövedelem egyenlőtlenségeinek korrelációja

Források és linkek

ru.wikipedia.org - Wikipedia szabad enciklopédia

BANK24.RU - Az Orosz Föderáció 24 órás bankja

dic.academic.ru - Szótárak és ecyclopedia portálja

StatSoft.ru - Elektronikus statisztika tankönyv

Superscalper.ru - Skalping szolgáltatás erődök és NYSE

Machinelearning.ru - Információs és analitikai erőforrás az intelligens adatelemzés

Uchebnik.biz - Humanitárius irányú hallgatói könyvtár

Testent.ru - Kazahsztán oktatási helye

FDVLADIMIR.RU - Pénzügyi ház "Vladimir" - bróker az értékpapírpiacon

Lib.qrz.ru - Műszaki tájolás elektronikus könyvtár

Uchimatchast.ru - Weboldal az alkalmazott matematikáról

Cito-web.yspu.org - Yaroslavl State Pedagógiai Egyetem

Math.Sessr.ru - A matematikai és gazdasági értékek online kalkulátora

Stathatp.ru - Statisztikai segítség, Statisztika Hírek

GAAP.RU - A pénzügyi számvitel elmélete és gyakorlata

Goldenfront.ru - Az arany befektetési helye

Newsland.com - Hírek az Orosz Föderációban és a világban

Enciklopédia befektető . 2013. .Szinonimák :

Nézze meg, mi az "korreláció" más szótárakban:

  • korreláció - Korreláció (325. o.) (Későn. Correlatio Ratio) A különböző tudásterületeken használt kifejezés, beleértve a pszichológiát is, a kölcsönös kapcsolat kijelölésére, a fogalmak és jelenségek betartása. A legtöbb pszichológiai ... ... ... Nagy pszichológiai enciklopédia

  • KORRELÁCIÓ - [Lat. Correlatio] kölcsönös kapcsolat, tárgyak vagy fogalmak aránya. Külföldi szavak szótár. KOMLEV N.G., 2006. Korreláció Novolatinsk. relata-tól. Kölcsönös hozzáállás, például a Guardian és a duzzanat között. Magyarázat 25000 ... ... ... Az orosz nyelv külföldi szavainak szótárja

  • KORRELÁCIÓ - (korreláció) a két változó közötti kapcsolat mértéke. Az X és Y változók közötti lineáris korrelációt a σi (xi μx) (Yi μY) (Yi μy) (Yi μY) értéke határozza meg, ahol μx és μy az X és Y átlagos értéke. Két változó között van egy pozitív ... ... ... Gazdasági szótár

  • korreláció - Az arány, a korreláció, a kapcsolat, az érintettség, a kölcsönös összefüggés, az orosz szinonimák összekapcsolása. A föld korrelációja., Szinonimák száma: 8 • Automatikus (1) ... Szinonim szótár

  • KORRELÁCIÓ - (Franz-től. A korrelációs arányt) a statisztikákban a vizsgált statisztikai értékek, rangsorok és csoportok közötti kapcsolatnak tekintik; A K. A statisztikák jelenlétének vagy hiányának meghatározása különleges módszert élvez. K. Az alkalmazott módszer ... ... ... Nagy orvosi enciklopédia

  • korreláció - - - [http://www.rfcmd.ru/glossword/1.hu/index.php?a=index d = 23] Korreláció Az X és Y véletlenszerű változók kölcsönös függőségét jellemző érték közömbös, hogy meghatározzák-e néhány ok-okozati kötvény vagy csak véletlen ... ... ... Műszaki fordítókönyvtár

  • Korreláció - két vagy több érték kapcsolatát, amelyben egy vagy több változás változik mások változásához. K. Ez egyszerű, ha két mennyiségű vagy változó közötti kapcsolatokról van szó (például ... ... ... ... Üzleti kifejezések szótár

  • KORRELÁCIÓ - matematikai statisztikákban, probabilisztikus vagy statisztikai függőségben. A funkcionális függőséggel ellentétben a korreláció akkor következik be, amikor a másikból származó jelek egyikének függését számos véletlen tényező jelenléte bonyolítja ... Nagy enciklopédikus szótár

  • KORRELÁCIÓ - (Lat. Correlalatio Ratio) 1) logikában - a kettő közötti arány ugyanaz a kapcsolatok formájában. Ha a szerkezet rendszeres változásának köszönhetően egy kapcsolat lesz izomorf (egyenlő formában) egy másik, akkor ez a kapcsolat mindkét kapcsolat ... ... ... ... Filozófiai enciklopédia

  • korreláció - És, g. Corréráció f., Azt. Korreláció & lt. Correlatio arány. Először 1894 es szótárban jegyezte meg. Kölcsönös kapcsolat, tárgyak vagy fogalmak aránya. A korreláció törvénye. Funkcionális korreláció. Bass 1. Növekvő munkanélküliség és ... ... ... A gallicalizmus történelmi szótár orosz nyelv

  • Korreláció - [Korreláció] Az X és Y véletlenszerű változók kölcsönös függőségét jellemző érték közömbös, függetlenül attól, hogy bizonyos ok-okozati kötvény, vagy csak véletlen egybeesés (hamis korreláció) határozza meg. Annak érdekében, hogy ezt meghatározzuk ... ... Közgazdaságtan és matematikai szótár

Добавить комментарий