상관 관계 - 그런 간단한 단어는 무엇입니까?

상관 관계가 무엇이며 상관 관계가 무엇인지 - 복합체에 대한 간단한 단어들

1 월 22 일, 2021.

안녕하세요, 친애하는 블로그 독자 Ktonanovenkogo.ru. 어떤 사람들은 "상관 관계"라는 단어를 듣고 종종 어리 석다. 더 높은 수학과 통계의 세계에서 끔찍한 용어입니다.

즉시 둔한 그래프, 다중 층 수식을 볼 때, 당신이 점수를 늘리고 싶을 때 볼 때 멀티 층 수식을 참조하십시오. 사실, 모든 것이 훨씬 쉽습니다.

상관 관계

이 기사를 읽는 데 몇 분을 보냈습니다. 상관 관계가 무엇인지, 일상 생활에서 사용하는 방법을 배우게됩니다.

상관 관계 정의 - 그것이 무엇입니까?

간단한 단어, 상관 관계 - 이것은 상호 연결입니다 2 개 또는 여러 개의 임의의 매개 변수. 하나의 값이 커지거나 감소하면 다른 하나는 변경됩니다.

설명 예 : 공기 온도와 아이스크림 섭취 사이의 상관 관계가 있습니다. 날씨가 더 뜨거워지면 더 많은 차가운 진미 사람들이 사람들을 사다. 그 반대.

상관 관계 ...

이러한 패턴은 많은 양의 통계 데이터를 연구함으로써 설정됩니다. 우리는 몇 년 동안 아이스크림 소비에 대한 정보와 같은 기간의 온도 변동에 대한 정보를 수집합니다. 그리고 나서 중독을 비교하고 찾는 것.

상관 관계 - 그것은 의미합니다 상호 관련되어있다 무언가와 함께. 긍정적이고 부정적인 상관 관계가 있습니다.

하나의 매개 변수보다 양성이있는 것으로, 더 많은 것들. 예를 들어, 비료에서 농부의 폐기물보다 크면 더 풍부한 수확. 역 상관 관계로, 한 값의 성장은 다른 값의 감소를 동반한다. 건물이 높을수록 지진에 반대합니다.

상관 관계는 보증이없는 관계입니다

직접적인 상관 관계의 예를 고려하십시오 : 인간의 복지의 수준이 높을수록 기대 수명이 커집니다. 사람들이 고품질의 음식을 먹이고 적시에 의료를 받게됩니다. 가난한 사람과는 달리.

그러나 특정 oligarch 가이 거지보다 오래 살 것이라는 것이 자신있게 말할 수는 없습니다.

이것은 특정 사례에 대해 작동하지 않을 수있는 통계적 확률 일뿐입니다. 이 상관 관계는 결과가 100 % 확률로 알려진 선형 의존성과 다릅니다.

그러나 우리가 수십만 개의 부자가 샘플을 섭취하면 예상 수명을 비교하면 일반적인 추세가 정확할 것입니다.

상관 계수

이것은 "R"으로 표시되는 숫자입니다. 그것은 -1에서 1까지의 간격에 있습니다. 값의 상호 연결의 강도와 극을 반영합니다. 예제를 살펴 보겠습니다.

계수 값 상관 관계는 무엇입니까? 그것에 대해 무엇을 말합니까?
r = 1. 강력한 긍정적 인 상관 관계 블루 베리를 먹는 사람들은 시력이 날카로운 시력을 가지고 있습니다. 블루 베리를 먹어라!
r은 0.5 미만입니다 약한 긍정적 인 상관 관계 블루 베리를 좋아하는 사람들은 날카로운 시력을 가지고 있습니다. 그러나 그것은 정확히 아닙니다. 즉, 아직 이해할 수있는 것은 없습니다. 그러나 블루 베리를 먹는 것이 낫습니다.
r = 0. 상관 없음 블루 베리와 비전이 연결되어 있지 않습니다.
r은 -0.5가 적습니다 약한 부정적인 상관 관계 블루 베리로 인한 시력 손상의 경우가 있습니다. 위험을 가하지 마십시오.
r = -1. 강력한 부정적인 상관 관계 블루 베리를 먹었던 거의 모든 사람들은 어둡게합니다. 버스트 블루 베리!

상관 계수의 크기는 공식에 의해 계산됩니다.

상관 계수

눈에 갑자기 어두워지면 기사 (인도주의 증후군)를 닫아야 할 참을 수없는 욕망을 쉽게 할 수 있습니다. Microsoft Exel. 모든 것이 "cornel"기능의 도움으로 수행됩니다. 이것은 다음과 같이 수행됩니다.

코넬 기능

계산에 의한 판단, 인간의 성장은 실질적으로 급여 수준에 영향을 미치지 않습니다.

상관 관계 및 가능한 가설의 진정한 이유

달러 율과 오일 비용은 부정적으로 상관 관계가 있습니다. 우리는 가설을 세울 수 있습니다 : 철 금 가격 상승은 미국 통화의 가치를 일으킨다. 하지만 왜 그럴거야? 이 현상들 사이의 연결은 어디에서 왔습니까?

상관 관계의 원인을 결정하는 것은 매우 어려운 작업입니다. 수천 개의 다양한 요소가 얽혀 있으며, 일부는 숨겨져 있습니다.

아마도 사실은 미국이 세계에서 가장 큰 기름 소비자라는 것입니다. 매일 그들은 약 720 만 배럴을 수입합니다. 철 금 가격을 줄이면 미국 경제에 좋습니다. 왜냐하면 당신이 덜 돈을 쓸 수 있기 때문입니다. 결과적으로 달러가 성장하고 있습니다.

상관 관계의 결정

상관 관계는 능력을 제공합니다 출력을 만드십시오 통계 데이터에서.

예를 들어 인사 소득과 효율성 사이에 부정적인 관계가 있음을 알아 냈습니다. 우리의 가설 : "게으른 낭비는 책임있는 직원 이상을 얻습니다." 그런 다음 우리는 동기 부여 시스템을 수정하고 쓸모없는 사람들을 없앨 것입니다.

가설은 통계 출력 일뿐 만 아니라 가정입니다. 그것은 잘못 될 수 있습니다.

통계에 따르면 소방관이 소화하는 소방관이 더욱 상당한 손상에 참여합니다. 여기에서 어떤 가설이 할 수 있는가? 소방관들은 해를 끼고, 그들을 자르자! 그러나 당신이 그것을 알아 낸다면 진정한 피해의 원인은 불입니다. 그 소화에 관여하는 사람의 수가 증가하는 것은 소방의 결과이다.

우리의 유니버스는 무한합니다. 즉, 인과 관계의 완전한 부재에도 불구하고 항상 서로 상관 관계가있는 여러 변수를 항상 찾을 수 있습니다. 가장 폭력적인 상상력조차도 치즈와 살인자 담요를 결합한다는 것을 설명 할 수 없습니다.

담요 킬러

이 항목에 대한 자세한 내용은 비디오를 참조하십시오.

상관 관계의 도움으로 사람들은 더 풍부해진다.

어떤 투자자의 주요 규칙 : 모든 계란을 하나의 바구니에 넣지 마십시오. 첨부 파일은 다변화 (란 무엇인가?) - 배포하는 것이 좋습니다. 따라서 사람들은 한 회사가 아닌 주식을 사지 않지만 다양한 투자 포트폴리오를 형성합니다. 일부 기업 인용이 떨어지면 나머지 9 명은 가을을 연주하거나 적어도 손해를 줄일 수 있습니다.

그러나 이것은 이론적이며 실제로 모든 것이 상관 관계를 망쳐 놓습니다. 문제는 업계 내에서 다양한 회사의 주식 비용이나 전체 국가에서도 강력하게 상관 관계가있을 수 있다는 것입니다. 거대한 회사의 문제는 시장에서 공황을 일으키고, 처음에는 다른 자산의 비용을 줄이고 서로 관련이 없습니다. 2008 년에는 리먼 형제가 붕괴되어 세계 시장에서의 사슬 반응과 붕괴를 일으켰습니다.

따라서 투자 할 때는 방향을 선택하려고 노력해야합니다. 서로 관련이 없습니다 (r은 0을 위해 노력하고 있습니다).

예를 들어, "Gold - US Bonds"= -0.13의 한 쌍. 완전히 독립적 인 부분에서 서류 가방을 모으면 금융 손실의 위험이 줄어 듭니다.

서로에 대한 자산의 영토 근사치는 상관 관계를 향상시킵니다. 따라서, 다른 사람들의 다양한 지점에서 옵션을 고려해야합니다.

인생에서는이 원칙도 유효합니다. 기술과 지식이 프로그래머, 택시 운전사, 배관공 및 언론인을 허용하는 경우 실업 위험으로부터 잘 보호받습니다.

메모

  1. 상관 관계는 비율, 여러 변수의 상호 의존입니다.
  2. 의사 소통은 긍정적이고 부정적입니다.
  3. 상관 계수는 다른 변수의 상호 의존성의 정도를 결정합니다.
  4. 상관 관계를 바탕으로 사람들은 가설을 푸시합니다 (종종 잘못).
  5. 상관 관계의 진정한 이유는 때로는 다양한 요인과 외력력에 따라 숨겨져 있습니다.
  6. 거짓 상관 관계 의존도가 있습니다.
  7. 계란을 바구니에 머물러 있으면 서로 상관 관계가 없어야한다는 것을 기억하십시오.

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자산의 상관 관계, 그것을 결정하는 방법 및 시장에서 작업하는 방법은 무엇입니까?

많은 초보자 상인들이 그들의 가격 역학에서 특정 관계가있는 다양한 자산의 상관 관계를 바탕으로 무역 전략에 대해 소식을 듣고, 실제로 상인들이 수익성있는 거래 (예를 들어 통화 쌍의 상관 관계에 기초하여 무역)를 할 수있게합니다. 자산의 상관 관계는 전통적으로 단기 무역 방법과 관련이 있지만 상관 관계의 개념은 매우 적극적으로 사용되고 포트폴리오 관리자가 성공적인 거래를 위해이 현상을 매우 중요하게 만듭니다.

정의 및 상관 관계 논리

상관 관계는 두 개의 무작위 변수 간의 상호 작용의 통계적 척도임을 알 수 있습니다. 거래에서 상관 관계에 대해 이야기하면 두 개의 거래 자산. 그. 모든 자산이 동기식 비용을 표시하는 경우 이러한 자산은 직접적인 상관 관계가 있거나 상관 관계 계수가 대략 하나와 동일하다고 말할 수 있습니다.

무화과. 1. 직접 상관 관계의 예.
무화과. 1. 직접 상관 관계의 예.

자산이 가격 변경의 반대 역학을 나타내는 경우,이 경우이 경우에는 빼기와 거의 같을수록 리버스 상관 관계가 있음을 결론 내릴 수 있습니다.

무화과. 2. 역 상관의 예.
무화과. 2. 역 상관의 예.

그러나 물론 모든 자산이 이러한 종류의 상관 관계를 나타내는 것은 아니며 직접적으로 반대로 상관 관계가있는 자산조차도 자신의 삶을 살아가고 상관 관계 자산으로 완전히 다른 역학을 보여줄 수 있습니다. 그. 상관 관계는 오코로 론 (자산이 가격대의 무관한 성격을 표시 할 때) 상관 관계가 주기적으로 증가하는 방법 (자산이 역학에서 약간의 유사성을 나타내는 경우)을 주기적으로 증가시키고, 부정적인 가치로 제출할 때 (반대쪽을 보여줍니다) 스피커).

무화과. 3. 불완전 상관 관계의 예.
무화과. 3. 불완전 상관 관계의 예.

단기 무역의 상관 관계

첫 번째 슈퍼 전략 중 하나는 상관 관계에 따라 거래 시스템이었습니다. 따라서 RTS 색인의 선물은 e-mini SNP의 선물 역학을 반복 했으며이 반복은 일부 시간 지연으로 구현되었으며, 이는 Scalperas가 미국 지수의 가격 충동 방향으로 거래를 할 확률이 높을 수있었습니다. 이익을 얻는다. Trader Slanga에서 이러한 종류의 상관 관계의 경우 "가이드"라는 용어가 있습니다. 즉, 임펄스 역학이 "슬레이브"상관 도구의 역학을 미리 결정한 자산입니다. 실제로 SNP 역학 방향을 보는 미국 거래의 방향, 중요한 통계를 남겨두고 중요한 수준을 테스트 할 때, SNP는 RTS 색인에서 유사한 Foucher 지수의 거래를 만들었고 그러한 직접적인 방법으로 얻었습니다. 예, 때로는 미래가 반대 방향으로 움직이기 시작했지만이 경우 스캘 퍼스트는 트랜잭션을 폐쇄하여 위험 관리를 관찰합니다.

무화과. 4. RTS 인덱스 및 SNP 인덱스의 소수의 소수기 상관 관계의 예입니다.
무화과. 4. RTS 인덱스 및 SNP 인덱스의 소수의 소수기 상관 관계의 예입니다.

또한 짧은 거래에서는 GazProm과 Sberbank 주식의 상관 관계를 사용하여 RTS 지수의 선물과의 거래를 할 수 있습니다. 사실은 RTS 지수의 주요 "가중치"가 Gazprom과 Sberbank로서의 무중력을 가지고 있다는 것입니다. 그리고 intraday 프레임의이 두 자산이 스피커의 동화를 나타내기 시작한 경우, Scalpersmen은 RTS 지수의 RTS 지수와 선물이 이러한 통합 된 " 안내서". 또한 상인이 수익성있는 거래에 있고 동 기적으로 움직이는 자산이 이미 다른 역 동성을 보여주기 시작하면 거래 이익을 완전하거나 부분적으로 고정하는 것을 관찰하기 시작합니다.

무화과. 5. RTS 지수와 가즈프롬 및 SBERBANK 주식에서의 선물 상관 관계의 예.
무화과. 5. RTS 지수와 가즈프롬 및 SBERBANK 주식에서의 선물 상관 관계의 예.

그러나 시장 조건이 변경 될 수 있으며 이전에 연기되는 상관 관계가 위반 될 수 있음을 이해하는 것이 가치가 있습니다. 그러나 새로운 것들은 또한 형성 될 수 있습니다 - 그것은 모두 시장 관심의 초점에 달려 있습니다.

증권 포트폴리오를 구축 할 때 상관 관계

다양한 분석 검토에서는 "인덱스의 색인 값을 사용하여 포트폴리오에 종이를 모집해야합니다. 그러한 무언가를 모집해야합니다. 상관 관계의 관점 에서이 구절을 보면 다음과 같은 결론을 내릴 수 있습니다. 모스크바 증권 거래소에서는 약 300 개의 주식이 거래되어 50 개가 실내의 순서가 있으며 지수의 구조의 주요 헤비급은별로 그렇지 않습니다. 그럼에도 불구하고 지수는 러시아 주식 시장의 기압계이므로 인덱스가 역학적 인 증가를 보여 주면 다른 가치가있는 충분히 많은 수의 유가 증권과 다른 수준의 증권과 다를 가능성이 가장 높습니다. 색인과 상관 관계가 있습니다.

반대로 인덱스가 감소하면 주식의 넓은 전면은 인덱스의 역학에 대해 훨씬 더 무겁습니다. 따라서 주요 포트폴리오 획득은 인덱스 자체가 달성 된 지원으로부터 repel을 시작할 때 인덱스에서 의미있는 지원으로 이루어져야한다고 할 수 있습니다. 또한 지수 저항에서 감소 가능성이 증가한다고 생각한다면, 이전에 개방 된 위치에 대한 이익 부분의 일부가 수정 될 수 있다고 생각합니다.

당연히 다양한 논문은 인덱스와 다른 상관 관계가 있습니다. 많은 논문이 대략적인 상관 관계가 있으며, 많은 논문이 역 상관조차도 표시 할 수 있지만 대부분의 논문은 분리 상관 관계를 보여줍니다. 그러나 강력한 지수의 강력한 성장의 경우, 성장의 일부는 그러한 논문에서 호스트 할 수있을 것입니다.

무화과. 6. 인덱스의 지원에서 공유의 역학의 예.
무화과. 6. 인덱스의 지원에서 공유의 역학의 예.

그것은 또한 종이 산업 내에서 약간 증가 된 상관 관계를 보여줄 수는 있지만 항상 그렇지는 않습니다. 예를 들어, 기름이 가격이 커지면 석유 및 가스 부문의 성장을 가정 할 수 있습니다. 우리가 중량 산업의 급속한 성장을 보면, 우리는 특정 성장과 일정 수의 다른 지점 증권을 가정 할 수 있습니다. 이것은 직접 상관 관계의 예입니다.

무화과. 7. 오일 및 가스 부문의 오일 및 용지의 상관 관계의 예.
무화과. 7. 오일 및 가스 부문의 오일 및 용지의 상관 관계의 예.

반대의 상황은 종이의 한 분의 분기의 성장과 함께 다른 산업계가 감소하는 경우가있을 때 발견됩니다. 예를 들어, 미화 달러 성장은 종이 수출업자를 재배 할 수있는 경우, 동시에 통화를 변환 할 때 높은 루블 수익을 얻을 수있는 경우, 국내 수요의 종이가 아래쪽 역학을 보여줄 수 있습니다. 인구의 구매력이 통화 비용이 증가하면 감소합니다.

무화과. 8. 미국 달러 상관 관계, 수출업자 및 내부 수요의 예
무화과. 8. 미국 달러 상관 관계, 수출업자 및 내부 수요의 예

산출

단기 무역의 이행 및 증권 포트폴리오를 구축하는 데는 성공적인 거래를 위해 시장 상관 관계를 이해하는 것이 필요합니다. 증권 거래소의 상관 관계를 이해할 수 있으므로 약탈 된 유가 증권이 아니라 전체 론적 발달을 보여주는 통합 구조로서 시장을 볼 수 있습니다. 즉, 시장 프로세스에 대한 포괄적 인 이해는 이미 무역에 대한 새로운 수준의 이해에 상인을 표시합니다.

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더 흥미로운 자료조차도 출처

상관 관계는 두 가지, 사람 또는 아이디어 사이의 유사성이나 관계입니다. 두 가지 가설, 상황 또는 사물 사이에 존재하는 유사성 또는 동등성을 의미합니다.

통계 및 수학 분야에서 상관 관계는 서로 관련된 변수 (둘 이상의) 사이의 측정 값을 의미합니다.

단어 상관 관계는 여성 속인의 명사이며, 라틴어 Correlatiðne ( "Cum"(동시에 "(동시에) +"Relatio "(비율)에서 일어난 일이"상관 관계 "로 읽혀지고"비율 "또는"관계 "를 의미합니다. ...에

"상관 관계"라는 단어는 통신, 의존, 관계, 관계, 상호 의존성 및 상호 연결과 같은 동의어로 대체 될 수 있습니다.

상관 관계 분석

상관 계수의 목적은 잘 알려진 데이터 세트 또는 다른 알려진 정보 사이에 존재하는 관계의 강도를 결정하는 것입니다.

상관 계수의 값은 -1 ~ 1로 변할 수 있으며 결과가 상관 관계가 음의 또는 양성인지 여부를 결정합니다.

계수를 해석하기 위해 1은 변수 간의 상관 관계가 완전한 긍정적이며 -1은 그것이 완전한 음수임을 의미한다는 것을 알아야합니다. 계수가 0이면 변수는 서로 의존하지 않습니다.

피어슨 상관 계수 (Pearson)

Pearson Product Correlation 계수 (또는 PPMCC 또는 PCC)라고도하는 Pearson 상관 계수 (r- 페리 에스테르)는 동일한 메트릭 스케일에서 두 변수 간의 관계를 측정합니다.

Pearson 상관 계수 계산

방법 1) 공분산 및 표준 편차를 이용한 Pearson 상관 관계 계수 계산

피어슨 포뮬라.

어디:

sxy.person.2.이것은 Covaria입니다

sx.person2.이것은 변수 x의 표준 편차입니다.

Syperson2.이것은 변수 Y의 표준 편차입니다.

이 경우, 계산은 변수와 각각의 표준 편차 사이의 공분산을 먼저 검색하는 것을 포함합니다.

그런 다음 두 가지 표준 편차에서 곱하기 위해 공분산을 나누어야합니다. 분수를 수행하고 위에서 공분산을 넣고 아래에서 두 가지 표준 편차를 곱합니다.

종종 이러한 작업은 이미 표준 변수 편차 또는 공분산을 갖추고 있으며 공식을 적용하기 위해서만 남아 있습니다.

방법 2) 소스 데이터가있는 Pearson 상관 계수 계산 (공분산 또는 표준 편차 없음)

이 방법으로 가장 쉬운 수식은 다음과 같습니다.

pearson.formula.

예를 들어, 우리는 두 가지 변수를 관찰하여 n = 6을 가진 데이터가 있다고 가정하면, 글루코스 (Y)와 연령 (x)의 수준. 예를 들어, 이것은 우리가 나이와 포도당 수준을 알고있는 6 명의 사람들의 통계입니다. 다음 표에서는이 데이터를 볼 수 있습니다. 43 세의 첫 번째 사람은 21 세의 두 번째로 글루코스 99의 수준, 셋째, 세 번째로 포도당 65의 수준, 25 세, 포도당 79 등등. 계산은 다음 단계에서 수행해야합니다.

1 단계 : 다음과 같이 테이블을 작성하십시오. 기존 데이터 i, x, y를 만들고 xy, x², y²에 대한 빈 열을 추가하십시오.

Shag1.

2 단계 : X와 Y를 곱하여 "XY"열을 채 웁니다. 예를 들어, 첫 번째 줄에서는 x1y1 = 43 × 99 = 4257입니다.

shag2.

3 단계 : 컬럼 x 값을 취하여 사각형으로 빌드하고 결과를 x² 열에 씁니다. 예를 들어, 우리 테이블의 첫 번째 행에서는 x12 = 43 × 43 = 1849입니다.

Shag3.

4 단계 : 3 단계에서와 동일하게 수행하지만 이제 Y 열을 사용하고 Y² 열에 계산을 기록합니다. 예를 들어, 우리 테이블의 첫 번째 행에서는 y12 = 99 × 99 = 9801입니다.

shag4.

5 단계 : 각 컬럼의 양을 각 열에 각 열에 넣으십시오. 예를 들어, 열 연령 x의 합은 43 + 21 + 25 + 42 + 57 + 59 = 247입니다.

Shag5.

6 단계 : 상관 계수 공식을 사용하십시오.

pearson.formula.

pearson.reshenie.

상관 계수의 범위는 -1에서 1까지의 결과 0.5298 또는 52.98 %입니다. 즉, 변수는 적당한 양의 상관 관계가 있음을 의미합니다.

그. 나이와 포도당 수준은 서로 (0.5298의 계수가 0에서 멀리 떨어져 있기 때문에)이지만 (계수가 아직 1에서 매우 멀리 떨어져 있기 때문에)는별로 의존하지 않습니다. 그리고 긍정적 인 계수는 0보다 크기 때문에, 이것은 포도당과 연령이 함께 일어나는 것을 의미하며, 그 반대의 경우는 (즉, 나이가 높을수록, 포도당 수준이 높을수록).

스피어맨 상관 계수

통계적으로 찰스 에드워드 스피어맨 (Spearman)의 통계를 따서 명명 된 정신의 상관 계수가 있습니다.

이 계수의 목적은 선형이든 아니든간에 두 변수 사이의 비율의 강도를 측정하는 것입니다.

정신의 상관 관계는 두 분석 된 변수 간의 관계의 강도가 단조로운 기능 (초기 서열의 비율을 유지하거나 반전시키는 수학 함수)에 의해 측정되는지 여부를 추정하는 데 사용됩니다.

상관 관계 계수를 계산하는 방법

스피어맨 공식.

정신의 상관 계수의 계산은 이미 이전과 약간 다릅니다. 이렇게하려면 다음 표에 사용 가능한 데이터를 구성해야합니다.

창병.

1. 서로에 해당하는 두 쌍의 데이터가 있어야합니다. 이 테이블에서 그들을 만들어야합니다. 예를 들어, 레스토랑의 이사들은 물병의 주문 수와 디저트 주문 수 사이에 연결이 있는지 알고 싶어합니다. 감독은 4 개의 테이블의 무작위 데이터를 가져갔습니다. 따라서 두 가지 데이터 쌍으로 표시됩니다. 여기서 "데이터 A"는 디저트의 주문 및 "데이터 B"- 수차 (즉, 첫 번째 테이블은 7 개의 디저트 및 물의 8 병, 두 번째 - 6 디저트 및 3 개) 물이있는 병 등) :

데이터 1 데이터 B.

2. "순위"열에서 우리는 "데이터 A"에있는 관찰을 분류 할 것입니다. "1"은 열과 N (전체 관측)에서 가장 낮은 값입니다 (총 관찰) - "데이터 A"에서 가장 높은 값입니다. 열. 이 예에서는 다음과 같습니다.

데이터 A 데이터 B RANK A.

3. 두 번째 열 "데이터 B"에 대해 동일한 위치 지정 (관측 분류)을 "랭킹 B"컬럼에 씁니다.

랭킹 B.

4. 열 "D"에서 두 개의 마지막 컬럼 순위 (A-B)의 차이를 고려하십시오. 여기를 고려할 필요가 없습니다 (다음 단계에서는 왜 그런지 알아 내십시오).

랭킹 D.

5. 세계 에너지에 대한 enoung "D"열에서 얻은 값 각각.

순위 d v kvadrate.

6. "D2"열에서 설정 한 모든 데이터의 양을 만듭니다. 그것은 σd²가 될 것입니다. 우리의 예에서 σd² = 0 + 1 + 0 + 1 = 2.

7. 이제 우리는 스피어맨의 공식을 사용합니다.

포뮬러 스피어맨.

우리의 경우, n = 4, 우리는 이것을 데이터 쌍의 수 (관측 수에 해당)로 볼 수 있습니다.

n par dannih.

8. 마지막으로 수식의 데이터를 교체하십시오.

Spearman Resenie.

우리의 결과는 0.8 또는 80 %입니다. 이것은 변수가 긍정적 인 상관 관계가 있음을 의미합니다.

즉,이 레스토랑의 고객에 의한 물병의 주문은 서로 의존합니다 (계수는 0에서 0.8 번지이기 때문에)이지만 완전히 (계수가 1과 매우 가깝지만 1과 같지 않기 때문에) ...에 그리고 긍정적 인 것은 계수가 0보다 크고, 이것은 물의 양과 디저트의 수가 함께 증가하는 것을 의미하며, 그 반대의 경우는 (즉, 소비되는 물의 양은 더 높을수록 소비되는 디저트 수가 높을수록)을 의미한다.

선형 회귀

이 공식은 다른 변수의 값이 알려질 때 변수 (Y)의 가능한 값을 추정하는 데 사용됩니다 (x).

값 "x"는 독립적 인 변수 또는 예측 자이고 "y"종속 변수 (또한 가변 응답) 또는 지정된 질문에 대한 답변입니다.

선형 회귀는 "x"변수에 따라 "Y"값이 어떻게 달라질 수 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 이 변형을 확인하는 값을 포함하는 직접은 선형 회귀 회선이라고합니다.

관계가 종속 변수 ( "Y")와 독립 변수 (x ") 사이에있는 경우 회귀가 간단한 선형 회귀라고합니다.

간단한 선형 회귀

yi = β0 + β1xi + εi.

어디:

β0 - 시프트 (좌표축 직접 y 축에서 절단 된 세그먼트의 길이)

β1 - 꼬리표 y,

i-m 관측에서 변수 Y의 εi- 무작위 오차.

Prostaya Lineinaia Remessia.

또한 로그 및 표준 편차 값을 참조하십시오.

그러나, 우리는 혼자가 아닙니다. 세계의 거의 모든 주식 시장은 미국 주식 시장과 밀접하게 관련되어 있으며 주로 일어나는 일에 대응합니다. 시장의 상호 작용을위한 기본적인 이유로 여기에 자본 또한 자동 거래 도구의 강한 영향을 미칩니다. 이것은 마이크로 레벨 (틱)에서 특히 명확하게 분명히 나타냅니다. S & P500 인덱스의 각 진드기 동작은 FTSE, DAX, Micex, Bovespa의 인덱스의 해당 변경 사항에 즉시 응답합니다. 이러한 상관 관계는 어디에서나 존재하며 상인 결정을 내리는 기초입니다.

다음으로 S & P500 인덱스가 인덱스를 상호 작용하는 방법을 보여주는 몇 가지 차트가 있습니다. rts. 및 유가. 이 그래프는 S & P500의 변경 사항을 보여줍니다. rts. 석유 가격은 일정에 명시된 기준점의 백분율로 지정됩니다.

이 그림은 RTS 지수가 검은 색 골드를 넘어서고 S & P500 인덱스가 아닌 3 월의 상황을 강조했습니다. 그것은 북아프리카와 중동에서의 상황을 악화시키는 기간이었습니다. 유가 증가는 미국 주식 시장에 부정적인 영향을 미쳤지 만 동시에 러시아 주식 시장에서 랠리로 이어졌다. 또 다른 사실에주의하십시오. 러시아 주식 시장의 반전은 거의 항상 기름의 가격보다 조금 일찍 일어납니다. 다음 그래프는 연설 이후 동일한 상관 관계를 보여줍니다. 벤 버니 니스 잭슨 하울에서 그는 다가오는 QE2 프로그램을 발표했습니다.

새해 S & P500으로 거의 새로운 해 S & P500, RTS 지수와 오일이 거의 동 기적으로 움직였습니다. 1 월 - 2 월, 블랙 골드의 계절 수정이 일어 났지만 러시아 시장은 미국으로 계속 성장했으며 마스터 링 대개 일년 초에 투자 기금을 할당합니다. 다음 차트는 2007 년 미국 주식 시장의 최고점부터 동일한 상관 관계를 보여줍니다. 검은 금으로 인상적인 포물선 랠리는 러시아 주식 시장에 의해 여전히 uneasyl이었다.

이 그래프는 유가와 RTS 지수 사이의 확산의 안정성을 그립니다. 다음 차트는 2004 년 1 월부터 상관 관계를 보여줍니다. 이 기간 동안 미국 주식 시장에 투자하는 것은 이익을 가져 오지 않았습니다.

마지막 으로이 시리즈의 가장 인상적인 일정 : 2000 년 초부터.

우리가 보았을 때, 오일과 RTS 지수는이 기간의 매우 강력한 증가를 발표했지만,이 기간 동안 미국 주식 시장은 각각 450 %, 1500 %를 발표했지만, 이번에는 미국 주식 시장은 거의 부정적인 영역을 떠나지 않았다. 의심 할 여지없이 러시아 주식 시장에 영향을 미치는 다른 요소가 있습니다. 예를 들어, 루블 환율. 루블 비율을 강화하면 러시아 시장에 돈이 유입됩니다. 증가율 추가 자본 투자 그것은 루블의 증가로 이어져 러시아 시장의 성장에 기여합니다 (일반적으로 내부자가 미리 연주합니다).

달러가 루블에 비해 저렴 해지면 루블의 자산의 가격이 변하지 않은 상태로 남아 있기 때문에 달러 및 기타 통화에 대해서는 축소해야한다고 가정합니다. 아마도 유가 러시아 시장의 의존성은 상관 관계 계수가있는 국가 환율의 변화로 시장 간의 관계를 표현할 것입니다. 따라서 특정 상관 관계가 있지만 RTS 지수의 상호 작용을 루블 코스 또는 일부 다른 통화로 식별하기 위해 의미가 없습니다.

상관 관계 (상관 관계)는입니다

단거리 : 다음과 같은 결론을 이끌어 낼 수 있습니다. S & P500 지수와 러시아 주식 시장의 상호 작용은 일반적으로 주식 시장과 관련하여 세계 시장 심리를 반영합니다. 유가와의 상호 작용은 석유 및 가스 부문의 러시아 지표의 전통 우위를 모두 반영하며 대부분의 환율 변화와 대부분의 관계의 대부분의 관계가 반영됩니다.

Micex, Siip 및 Oil의 인덱스 간의 상관 관계

러시아 주식 시장에 투자 할 때 고려 될 필요가있는 다른 상관 관계가 있습니다. 예를 들어, 러시아 시장의 유입 / 외국 유출로 상호 작용 자본 .

증권 상관 관계

수익성 사이 귀중한 논문 기능적 의존성이 관찰 될 수 있습니다. 즉, 반품의 값을 바인딩하는 엄격한 규칙이 있음을 의미합니다. 가장 간단한 것은 선형 의존성입니다.

수익성 간의 금융 시장 관계에서 귀중한 논문 그것은 종종 기능적이 아닙니다. 즉, 힘들지 않습니다. 이 경우 하나의 종이 수익성 값은 다른 종이 수율의 다른 값과 일치 할 수 있습니다. 따라서 그들의 반품의 가치를 연관시키는 엄격한 법은 없습니다. 이러한 종류의 의존성을 확률 적 또는 확률 또는 통계라고합니다. 즉, 한 종이의 수확량을 변경할 때 다른 종류의 수확량이 다른 종이와 어떤 확률을 가져갈 수 있는지에 대해서만 이야기 할 수 있습니다. 이러한 상태는 특정 자산의 수익성에 영향을 미치는 많은 수의 요인들의 존재와 그 모든 사람들이 고려하기가 어렵다는 사실에 대해 설명합니다.

2 개의 논문의 포트폴리오 옵션의 예, 자산의 수율의 상관 관계 내에서 -1에서 +1

포트폴리오를 형성 할 때, 두 증권의 수율을 공분산 및 상관 계수로서 이러한 지표를 사용하여 결정할 수있다.

공분산은 두 가지 무작위 변수의 의존도에 대해 이야기합니다. 그것은 양수, 음수 값과 0과 같을 수 있습니다. 공분산이 양성이면, 이것은 한 변수의 값을 변경할 때 다른 변수의 값을 동일한 방향으로 변경하는 경향이 있음을 시사합니다. 따라서 첫 번째 종이 수율이 증가하는 두 개의 논문의 수익률의 긍정적 인 공분화로 수율 두 번째는 또한 성장할 것입니다. 첫 번째 종이가 튀어 나올 때 수율 두 번째는 또한 감소합니다.

+1 미만의 수율을 상관시킬 때 두 자산의 포트폴리오의 변형 예

부정적인 공분산으로 변수는 반대 방향으로 변화하는 경향이 있습니다. 이 경우, 제 1 논문의 수율의 성장은 제 2 종이의 수율로 떨어지는 것을 동반하고 그 반대도 마찬가지이다. 공분산의 가치가 커지면 변수 간의 관계가 강합니다. 공분산이 0이면 변수 사이에 관계가 없습니다.

수익성이 다른 포트폴리오 옵션의 예

상관 계수는 두 변수의 선형 의존성의 기밀성 정도를 특성화하고 무 차원 가치입니다. 두 변수의 선형 의존성을 향한 추세는 더 많거나 덜 발음 될 수 있습니다. 따라서 계수 값은 -1 ~ +1의 범위에서 다양합니다. 계수가 +1 인 경우 두 개의 논문의 수익성 사이에 긍정적 인 기능 의존성이 있습니다. 상관 계수가 양수이지만 +1보다 작 으면 두 개의 논문의 수익성이 있지만 엄격하지 않습니다.

상관 계수가 -1 인 경우, 종이 수익성 사이에 음의 기능적 의존성이 있습니다. 상관 계수가 0과 같을 때 변수 간에는 관계가 없습니다.

세 증권의 수확량의 공화국의 결정

투자 상관 관계

많은 거짓말 투자자들 - 포럼 참가자는 그들의 도구 세트를 사용하여 조정합니다. 다각화 상관 관계. 나는 그렇게하지 않는다고 생각한다. 다변화의 개념이 적어도 속담 수준에서 가장 적어도 익숙한 경우 : "하나의 바구니에 모든 알을 지키지 마십시오." 예를 들어, 자산의 상관 관계의 개념은 최근에 발견되었습니다.

상관없는 결과가있는 자산으로부터의 투자 포트폴리오의 다양 화를 컴파일하면 한 자산의 이익이 다른 자산이 다른 자산으로 떨어지는 경우가 커질 수 있습니다. 자산으로부터 다각화 된 투자 포트폴리오를 건설하려고 할 때 우리는 예기치 않고 매우 유용한 효과를 얻을 수 있습니다. 투자 포트폴리오의 총 수익률은 개별 자산의 수익성보다 높을 수 있으며, 따라서 위험은 다른 자산의 위험보다 낮을 수 있습니다.

투자의 다각화

1926-2009 년의 자산의 다른 그룹 간의 상관 관계 의존에 대한 미국 증권 거래 데이터는 1926-2009 년의 상관 관계가 무엇입니까? 소규모 기업의 주식과 대기업의 주식 (+0.79)의 주식 사이의 상호 상관 관계가 있습니다. 이것은 다소 높은 상관 관계입니다. 아직도 1. 아직도 주식과 작은 주식은 다소 다르게 행동합니다. 주식과 채권 사이에서 상관 관계는 이미 0에 가깝습니다.

주식과 단기 채권과 재무부 청구서 간의 상관 관계는 또한 0과 심지어 다소 부정적입니다.

서로 연결되어 충분히 높은 상관 관계가 있습니다. 장기 단기 결합은 0.8 - 0.9의 상관 관계가 있습니다.

재무부와 장기 채권 청구서 반대로 - 상관 관계가 급격히 감소합니다.

다양한 다변화의 기본 형태

별도로, 미국, 캐나다, 일본 및 영국, 별도의 유럽, 아시아 지역 및 태평양 : 밀접하게 거짓말하는 지역 사이의 상관 관계가 매우 높습니다. 아시아와 태평양 사이에서 상관 관계는 약 0.92입니다. 캐나다와 미국간에 상당히 높은 상관 관계가 있습니다. 그러나 영역은 서로 멀리 떨어져 있으며, 상관 관계 사이의 낮은 것입니다. 캐나다와 미국과 영국이나 일본과 일본에서도 상관 관계가 0.5 미만입니다. 중대한! 투자 포트폴리오의 위험을 줄이려면 세계 여러 지역의 주식을 포함 할 수 있습니다.

포트폴리오의 발행자 수와 포트폴리오의 결과 사이의 의존

Micex Index, Troika Dialogue, 금,은, 달러, 유로, 모스크바 부동산의 두 개의 Pips 간의 상관 관계 : 주식 지수와 주식 기금 사이의 상관 관계가 높습니다. 주식과 결합 사이의 상관 관계는 0.5 수준에서 어딘가에 있습니다. 증권과 금 사이에서 상관 관계는 0에 가깝습니다 (조금 부정적조차도). 금과은의 상관 관계가 높습니다. 따라서 투자 포트폴리오 및 금은에 포함 시키려고 노력해보십시오.

달러와 유로 사이의 상관 관계와 주식과 채권 사이의 상관 관계는 다시 0 또는 음수입니다. 러시아 연방의 하우징과 Micex 지수 사이의 상관 관계는 심지어 음수 (빼기 0.17-0.18)입니다. 그건 그렇고, 세계 표준의 전형적인 것은 아닙니다.

결론 : 상호 상관 관계를 고려한 자산의 정확한 다변화가 없으면 자본을 곱하거나 어떤 경우에도 해당하는 효과적인 투자 포트폴리오를 형성하는 것은 불가능합니다.

일본 투자 상관 관계

달러 및 유가 및 유가의 상관 관계

근본적인 요인은 외환 시장의 무역의 기초이며, 당신이 관계를 수립 할 수있게 해줍니다. 환율 그 또는 다른 사건으로. 이 기사는 미국 달러 과정이있는 석유 가격으로 그러한 지표의 상관 관계에 대해 이야기 할 것입니다. 미국의 경제는 세계에서 가장 많은 에너지 의존도 경제 중 하나입니다. 미국은 거대한 양의 석유 제품을 소비하므로 원유 가격의 증가는 단순히 국가 통화의 과정에 영향을 미치지 않습니다.

석유 2012 가격의 역학

이 연결의 이유는 매우 깊이 거짓말을하지만, 시장이 심리적 요소를 기반으로 근본적인 변화에 대응하기 위해 시장이 기울어 짐에 따라 즉시 변화가 발생합니다. 유가의 영향을 달러 요금에 미치는 영향을 고려할 때 미국은 가장 큰 석유 생산자 중 하나이기 때문에 다소 모호하지 않은 상황이 있습니다. 동시에 실제로이 유형의 원료의 가장 큰 획득 자 역할을합니다.

통계 데이터에 따라 미국의 경제 모든 생산의 요구를 보장하기 위해 자신의 보유비가 충분하지 않으며, 국가 내의 광산 블랙 골드의 일부가 수출 ...에 이러한 이유로 아메리카는 매년 9 억 90 억을 구입해야합니다. 배럴 Black Gold는 국가와 해외 시장에서 미국 상품의 가치가 증가하여 크게 표시됩니다.

석유 및 통화 관련 상관 관계 환율 USD / CAD

그리고 항상 상품 비용의 증가는 항상 국가 통화에 부정적인 결과로 이어지는 것으로 알려져 있습니다. 또한 미국 달러의 환율에 대한 부정적인 영향은 또한 검은 색 골드 회사의 구매가 미국 달러의 정착촌에 항상 합의하지 않는 것은 아닌 다른 외화를 구매해야한다는 사실을 가지고 있습니다. 예를 들어, 아랍 국가의 수는 아직 유로의 오일 계산에서 완전히 완전히 이전되지 않았습니다. 이 두 가지 요소의 결과로 다음 그림을 볼 수 있으므로 결과가 증가함에 따라 오일의 가격이 증가합니다. 문장 코스의 결과로 Forex 시장에서 미국의 미국의 미국의 미국.

골드 및 통화 견적을위한 세계 가격 AUD / USD는 직접 상관 관계가 있습니다.

동시에 오일의 가격이 떨어지면 역변 상황이 있으며 미국 달러의 미국 달러는 유로, 캐나다 달러 및 기타 통화와 같은 통화와 관련하여 적극적으로 성장하고 있습니다. 이 종속성은 가장 최적의 선택을 거래하기 위해 Forex 환율의 게임에서 매우 성공적으로 사용될 수 있습니다. 가장 최적의 선택은 미국 달러, 미국 캐나다 달러, 가장 큰 변동성이 관찰 될 것이기 때문에 미국 달러, 미국 캐나다 달러가 될 것입니다. ...에 가능한 경우 그러한 통화 쌍을 USD / RUR로 사용할 수 있으므로 이전 도구와 유사하게 대응할 수 있습니다.

Black Gold의 가격 상승, 주문 판매 - 철 금 가격 이하시는 경우 구매시 휨이 열려 있습니다. 또한, 미국 달러를 강화하면서 역 비례도가 추적되고, 석유 제품의 가격과 원유의 가격이 눈에 띄게 떨어지고 있으며,이 특성은 원료를 거래 할 때 사용할 수 있습니다.

NZD / USD 환율은 세계 원시 가격에 강력하게 의존합니다.

루블 코스와 유가의 상관 관계

О 전쟁 시리아에서 그들은 검은 금을 거래하는 모든 사람들이 말합니다. 블랙 골드 브랜드 브렌트는 100-110 달러의 범위에있었습니다. ...에 그러나 미국인들을 전복 할 가능성에 따라 다른 정부 석유에 선물 117 달러로 빠르게 장미가되었습니다. 그런 다음 논리적이었습니다 보정 , 그리고 지금 브렌트. 약 115 달러가 거래되었습니다.

루블은 어떻게 행동 했습니까? 매우 자주 analystov를들을 수 있습니다. " 루블 석유 성장을 배경으로 "또는"달러의 성장은 유가 하락과 관련이 있습니다. " 루블과 유가에 달러의 상관 관계가 있습니까? 이제 상관 관계가 있습니까? 올해? 7 월까지 유가와 상관 관계가있는 루블에 달러 비율과 7 월에 브렌트. 올라 갔다 루블 - 아니. 왜 일이 일어 났습니까?

루블의 달러 율은 유가와 상관 관계가 있습니다.

여기에는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, 석유의 가격과 루블의 달러 율에 달려있는 예산. 이 예산은 달러 비율이 높을수록 좋을수록 좋습니다. 둘째, 석유 노동자뿐만 아니라 약한 루블을보고 싶어합니다. 많은 수출 업체들의보고는 "묻는"이들을 위해 더 수익성있는 과정을 묻습니다. 셋째, 자본의 유출은 어디에도 없었습니다. 유출은 가서 크게 간다. 넷째, 달러 환율로, 재무부 러시아의 은행은 여전히 ​​누워있었습니다. 다섯째, 달러는 루블 타입 (브라질 리알 또는 인도 루피)의 모든 "약한"통화와 관련하여 성장하고 있습니다.

가격과 루블 가격

탐닉 예산 원재료 수출의 러시아 연맹은 이미 언어로 비유가 될 수 있습니다. 연방 예산은 블랙 골드 및 석유 제품의 판매로 인한 수입으로 45 %입니다. 러시아 연방 (2 억 6 천만 톤)에서 채굴 된 블랙 골드의 약 절반이 해외로 가고, 후반은 러시아 정유소에서 재활용됩니다. 수입업자가있는 블랙 골드 계산은 달러로 수행됩니다. 결과적으로 블랙 골드 판매에서 통화가 매출되어 달러에서 루블 환율을 결정합니다. 블랙 골드의 가격이 커지며, 더 많은 달러 소득, 국제 외환 시장이 커짐에 따라 Forex는 달러, 더 강한 루블이 있습니다. 그 반대.

USD / BRENT OIL에 대한 쌍 의존성을 문지르십시오

Sergey Guriev, 루블의 비용에 대한 가장 성공적이고 비 유적 정의는 러시아 경제 학교의 인장 인, "러시아 루블은 블랙 골드의 종이 버전입니다. 어떤 기름, 그런 루블. 우리는 루블과 달러의 따옴표가 서로 일치하는 정확성을 확인하기로 결정했습니다. 2008 년에 출입 된 배럴당 146 달러의 유가 146 달러, 겨울 2008-2009 년에 배럴당 가격이 40 달러의 유가를 포함하는 비엔니엄의 배럴 루블 비율의 그래프. 도표.

무역 잔액에 대한 USD / RUB 의존도

루블의 비용의 준수 정도는 이러한 양의 통계적 관계를 설정하는 상관 계수가 특징 지어 질 수 있습니다. 상관 계수 (일반적으로 피어슨 계수를 사용)는 빼기 단위로부터 하나까지 값을 취할 수 있습니다. 독립적 인 프로세스 (값)의 경우 상관 계수는 값이 0에 가깝습니다. 반대로 기능적으로 의존하는 공정의 경우,이 계수는 연구의 가열 또는 다가오는 것에 따라 단위 또는 빼기 단위에 접근하고 있습니다.

달러 과정의 상관 관계의 역학 루블, 오일

우리의 경우, 1 년 (2009 년 2 월 1 일부터 2010 년 2 월 1 일까지)에서 계산 된 상관 관계 계수는 모듈 0.935의 값입니다. 이것은 루블 및 유가 비용의 비용을 매우 높은 규정 준수입니다. 수학 통계의 관점에서 기능 연결이 존재합니다. 우리는 다른 하나의 선형 의존성을 포함하여 달러의 루블의 루블의 가장 단순한 수학적 모델을 구성 할 것입니다. 차트의 녹색 선은 루블의 모델링 동작을 표시합니다.

그러한 시각적 결과를 평가하기 위해 "상관 관계"라는 단어를 알 필요가 없습니다. 루블이 강화되고 국내 수출 업체를위한 브레이크가 된 최대 유가에서 모델에 누락되었습니다. 중앙 은행 외환 외환 시장에서 루블 비율을 강화시키는 것을 막는 것입니다. 그 반대의 경우도 마찬가지입니다 개입 오일에 대한 실패 가격 기간 동안 루블의 약화로

유가 2000.

이 모델을 사용하면 미래의 루블 환율을 평가할 수 있습니다. 예를 들어 배럴당 90 달러의 가격에 대해 루블 비율은 27 루블 / 달러로 상승 할 수 있으며 배럴 가격은 35 루블 / 달러로 떨어질 수 있습니다. 인식되어야하며, 특정 모델은 이미 표시된 것처럼, 개입을 포함하여 많은 요인을 고려하지 않습니다. 중앙 은행 그러나 그럼에도 불구하고 일반적인 원칙을 보여줍니다.

문제는 힘든 채권 "배럴 루블"이 얼마나 오래 될 것인가? 답변 : 석유 계약에 대한 러시아 수출이나 정착 통화 구조가 변경 될 때까지.

2012 년 루블 환율과 RTS 지수에 대한 루블 환율의 높은 상관 관계

석유 및 러시아의 GDP 가격 상관 관계

OV. 작업 관리자는 끊임없이 다른 성능 지표 (KPI)를 사용합니다. 나는 일종의 KPI 거시 경제 수준에 관심이있었습니다. 이전에, 나는 부패한 연구 및 이니셔티브 투명성 국제 센터의 추정치에 따른 러시아 연방 및 세계의 부패 수준이 얼마나 부패 수준인지에 관해서 말했다. 그런 다음 저는 미국 연구 센터 "유산 재단"과 신문이 벽 스트리트 저널에 의해 형성된 경제 자유의 등급 인 또 다른 거시 경제 지표의 역 동성을 고려했습니다. 그리고 마지막으로 Forbes 잡지가 출판 한 세계 (세금 불행)에 세금 부담을 발표했습니다.

미국의 원유의 비용

최근 유가가 떨어질 때까지 그들은 실행에 따라 가능한 문제에 대해 이야기했습니다. 예산 국가 ...에 그리고 나는 그 질문에 관심이 있었고, 국내 경제의 거시 경제 지표와 얼마나 가깝게 오일의 가격은 상관 관계가 있었다!?

유가의 다양한 유형과 내가 언급하는 데이터는 가장 흔하지 않고, 완전하고 편리한 것으로 어떻게 표현되는지, 다른 측면에서 분석 할 수 있습니다. 내 의견으로 다양한 유형의 유가 간의 상관 관계가 완전하다는 사실에도 불구하고 종종 나라의 경제 문제는 yeltsin의 이름과 성공 - 푸틴과 관련이 있습니다. 언뜻보기에, 의존성은 모호하지 않지만, 이후의 분석은 표면적이다.

러시아 대통령의 GDP 및 기간의 역학

2008 년 러시아의 GDP 가격

유가의 상관 관계와 러시아 연방의 러시아 GDP의 규모는 단순히 나를 쳤다. 상관 계수를 계산하면, "오일 바늘상의"표현이 무엇을 의미하는지 깨달았습니다. 스피커의 97 %가있는 경우 GDP. 러시아 연방은 기름의 가격과 관련이 있습니다. 다른 요인을 위해 남아 있습니다!? 그들은 그들이 놀고 있고, 적어도 일부 역할!?

석유 및 러시아의 GDP에 대한 가격 상관 관계 일정

그러한 높은 상관 관계는 모든 거시 경제 지표의 특징이라고 생각하지 않는다. 따라서 달러 요율은 블랙 골드 비용과 50 %의 상관 관계를 보여줍니다. 즉, 달러 과정의 변화의 절반만이 글로벌 석유 시장 환경에서 설명 할 수 있습니다.

유가 및 달러 과정 상관 관계

GDP. 미국은 또한 유가와 매우 적당한 상관 관계를 입증합니다. 미국에서는 관계가 매우 가깝습니다.

미국 석유와 미국 GDP의 상관 관계

심리학의 상관 관계

환상적인 상관 관계의 개념. 환상적인 상관 관계 (환상적인 상관 관계)는 거의 모든 사람들이 뮬러 라이어와 다른 광학 환상의 환상의 적용을받는 것처럼 거의 모든 사람들로 관찰 된 심리적 현상입니다.

아마도 환상적인 상관 관계의 현상은 "의사 소통의 환상"이라는 단어라고 부르면, 환상적인 상관 관계의 본질은 하나의 이유 또는 다른 이유로 인한 사람이 매개 변수, 속성 간의 관계를 보는 것입니다. 현상은 정말로 아닙니다. 일반적으로, 쌍의 상관 관계는 쌍 "속성의 존재의 징후"에 관찰됩니다. " 예를 들어, 사람이 머리카락의 색이 정신적 인간 발달의 정도에 대해 이야기 할 수 있다고 믿는다면, 머리 강성은 성격의 강성에 관한 것입니다. 그러면 그것은 단지 환상적인 상관 관계에 관한 것입니다. 사실, 머리카락의 색과 지능이나 머리카락의 강성 사이의 연결이없고 캐릭터가 없습니다.

심리학의 환상적인 상관 관계

환상 상관 관계의 실험 현상은 1967 년에 Lauren Chepman (그건 그렇고, 그것은 우리가 유명한 단일 팩스이지만, 불법적 인 Anna Chapman)이 1967 년에 다시 조사되었습니다. 그리고이 연구원은 "환상 상관 관계"라는 용어가 도입되었음을 연구원였습니다. 이 연구는 그렇게 수행되었습니다. 특정 시간에 대한 테스트가 몇 가지 단어의 두 단어의 화면 (화면에 투사)이었습니다 (예 : "베이컨 - 계란"). 커플은 다음과 같이 컴파일되었습니다. 다음 네 단어 중 하나는 베이컨, 사자, 새싹, 보트 및 오른쪽의 왼쪽 단어였습니다. 다음 세 단어 중 하나 : 계란, 호랑이, 노트북.

따라서 12 쌍의 단어가 테스트에 제시되었습니다 : "베이컨 - 계란", "베이컨 - 호랑이", "베이컨 - 노트북"등 또한,이 부부는 여러 번 부과되었고 임의의 순서로 교대로 옮겨졌지만 각 쌍은 동등한 횟수만큼 제시되었다.

특정 시간 동안의 주제가 베이컨 - 계란과 같은 화면 쌍에 투영되었습니다.

그런 다음 피험자는 각 단어 쌍의 빈도를 추정하도록 요청했습니다. 그리고 이것은 실험의 핵심 점입니다. 객관적으로 각 단어 쌍의 단어의 프리젠 테이션 빈도가 동일하다는 사실에도 불구하고 "강한 구두 협회"의 실험 저자를 표현함으로써 단어의 말씀의 표현의 빈도를 나타내는 더 높은 피사체가 선언했다. 이것들은 다음 쌍의 단어입니다 : "베이컨 - 계란"( 협회 인접함)과 "lev-tiger"( 협회 유사성).

따라서, 테스트는 "베이컨"이라는 단어가 "계란"이라는 단어와 더 밀접하게 관련되어 있으며, "호랑이"라는 단어와 "라이온"이라는 단어가 서로 다른 단어와 더 밀접하게 관련되어 있습니다. 사실 12 쌍의 단어들 각각이 횟수만큼 부과되었음을 알려줍니다.

환상 커뮤니케이션 커플 라이온 - 호랑이

그래서, 환상적인 상관 관계로, 그들이 말한 것처럼 사람은 스크램블링으로 하나님의 선물을 혼란스럽게합니다. 그것이 실제로없는 연결을 보았습니다.

환상적인 상관 관계 및 사행 테스트. Lauren Chepman (그의 아내 Jin Chepman과 함께) 조사, 소위 예상 시험의 도움을 받아 사람의 성격을 결정하는 데있어 환상적인 상관 관계의 역할을 조사했습니다. 이러한 예산 검사는 "사람의 그림"과 "Rorshah 시험"으로 연구되었습니다.

동시에 Chepman의 배우자는 심리학자들이 심리적 연구 (파산)가 과학 연구 (파산)에 반복적으로 반복적으로 보여 주었는데, I.E. 테스트 개인의 심리적 특성을 가진 열쇠와 해석에 의한이 테스트의 제안 된 개발자 간의 의사 소통의 부족. Chepmans는 유효하지 않은 테스트의 사용에 따른 지속성이 심리학자 (모든 사람들과 같은)의 적용을받는 환상 상관 관계의 현상 때문입니다.

투영 시험 인물

실제 실험에 대한 설명으로 진행하기 전에 프로젝트 테스트에 대해 몇 가지 단어를 말할 필요가 있습니다.

투영 시험은 비 지연된 시각적 인센티브 (BLOTS)를 해석하거나 무기한 태스크를 수행 할 때 (사람을 그리기 위해), 주제는 분명히 그들의 성격 특성을 나타낼 것이라는 가정을 기반으로합니다. 예를 들어, "인간의 그림 그리기"라는 테스트의 개발자는 사람의 그림을 그릴 때 특별한 강조가 자신의 남성에 대한 눈을 걱정하는 것에 대해 특별한 강조감을 줄 것입니다. - Rorshach의 테스트에 대한 키가 큰 머리를 그립니다. 예를 들어, 사람이 동성애 경향이있는 경우, 그 후에 그는 엉덩이, 후방 통과, 생식기, 여성 의류, 사람들을 볼 것입니다. 무기한 섹스, 남녀의 징후가있는 사람들.

사전 시험의 예

나는 독자가 인물의 표지판과 특징 사이에 위에서 설명한 링크가 순전히 연합이며 국내, 매일 사소한 아이디어를 기반으로하는 링크가 쉽게 알아 왔다고 생각합니다. 실제로 왜 그분의 남성성에 대한 의심이 든 사람은 왜 사람들을 끌어 들이지 않고 homosexuals - 뒷골목을 볼 수 없습니까? 그러나 실제로 여기에 연결이 없습니다.

그리고 Chepmans는 실험적으로 언급 된 사전 검사의 해석에 대한 이러한 환상적인 상관 관계가 전문 심리학자 모두에게 적용되며 심리학에 대한 태도가없는 사람들이 있습니다.

Geri Chepman - 유명한 심리학자

실험 계획은 실험 계획과 다소 유사했으며, 우리가 더 높은 것처럼 보였던 환상적인 상관 관계를 확인했습니다. 피험자는 정신과학 및 건강한 사람들의 환자와 상응하는 심리적 특성으로 만들어진 사람의 도면을 제공했습니다. 예를 들어, "지능형의 수준에 관심이있는"특성이 큰 머리를 가진 사람의 그림에 붙어있었습니다. 동시에주의를 기울이십시오 (!), 일부와 동일한 심리적 특성이 다른 도면에 부착되었습니다. 예를 들어, "불신과 의심이있는 사람들을 지칭하는"눈 이미지의 특징이없는 눈에 보이지 않는 도면과 눈에 두명의 악센트가있는 두 그림에 모두 첨부되었습니다. 또한, 이러한 조합은 이미 고려 된 실험에서와 같이 동일한 양이고, 동일한 양이었다.

심리적 특성

피험자들은 도면의 특징과 이들 도면의 저자의 심리적 특성 사이의 연결을 수립하도록 요청 받았다. 독자가 이미 짐작할 수 있으므로 주제는 환상적인 상관 관계를 보여주었습니다. 예를 들어, 그들은 눈에 두드러진 악센트와 의심스럽게 결합 된 그 과목의 특성을 주장했다. 더욱이 :이 두 가지 특성 (발음 된 눈과 의혹)이 전혀 만나지 않는 다음의 시리즈 시리즈에서 동일한 그림이 관찰되었다!

Rorshah의 반점이있는 실험으로 비슷한 방식으로 수행되었습니다. 해석은 정신병학을 통과 한 사람이 공식화 된 명소 와이 사람들의 심리적 특성을 공식화합니다. 예를 들어, "뒷다리"의 해석은 다음 네 가지 심리적 특성을 각각 일치시키는 횟수와 동일한 것입니다. 그것은 다른 사람들에게 성적 매력을 존재합니다. 그는 주위에 일관된 사람들이 주위에 일치하는 것들을 믿습니다. 그는 오랫동안 슬픔과 우울증을 겪고 있습니다. 그는 자신의 열등감을 강하게 경험하고 있습니다.

Rorschah 지점 - 심리적 테스트

이전의 실험 에서처럼, 피험자는 심리적 특성으로 "뒷다리"의 라인 인 환영 상관 관계의 현상을 다시 보여주었습니다. "그는 다른 사람들에게 성관계를 보여줍니다."

우리의 삶에서의 환상적인 상관 관계. 물론, 환상적인 상관 관계는 실험실 에서뿐만 아니라 우리의 인식을 왜곡합니다. 예를 들어, 이러한 민족 또는 사회적 섹션에 대해 고정 관념의 형성을 크게 결정하는 환상 상관 관계의 현상입니다.

고정 관념

많은 Lzenauki (특히 영혼에 관한 Lzhenayuki), 특히 물리적, socionics, grapheus, 범죄자의 형식학 Cesare Lombroso, B. Chigyr의 Frams의 프레임은 분명히 어려운 가르침뿐만 아니라 성격을 결정하고, chiromantia와 같은 심리적 인 신비주의의 많은 측면은 또한 환상적인 상관 관계에 뿌리를 끼쳤습니다. 환상적인 상관 관계에서, 현대 정신 분석 및 다른 유형의 심리 요법의 많은 표현은 환상적인 상관 관계를 기반으로합니다 (예를 들어, 기침이 비밀스런 말하기를 바라는 비밀 욕망의 징후로 선언하고, 뒤에서 고통이 발생합니다) 심한 심리적 오슬치, 남자가 데이트 한 사람).

많은 Lzhenayuki가 환상적인 상관 관계를 맺었습니다

일상 생활에서 상관 관계

상관 관계 분석의 잠재력에 대한 심리학에 대한이자를 강화하는 것은 근처의 전체 때문입니다. 첫째, 넓은 범위의 변수를 연구 할 수있게되며, 실험적 검사는 어렵거나 불가능합니다. 결국 윤리적 고려 사항의 경우, 예를 들어 자살, 약물 중독, 파괴적인 영향력, 권위주의 분파의 영향에 대한 실험적 연구를 수행하는 것은 불가능합니다. 둘째, 대량의 연구 된 사람에 대한 소중한 데이터의 짧은 시간을 얻을 수 있습니다. 셋째, 많은 현상은 엄격한 실험실 실험에서 특이성을 변화시키는 것으로 알려져 있습니다. 상관 관계 분석은 조건에서 얻은 정보로 가능한 한 가깝게 조건으로 작동하는 능력을 갖춘 연구원을 제공합니다. 넷째, 하나 또는 다른 의존성의 역학에 대한 통계적 연구의 구현은 종종 심리적 과정과 현상의 신뢰할 수있는 예측을위한 전제 조건을 만듭니다.

기대 수명과 국민 총소득의 상관 관계

그러나 상관 방식의 사용은 매우 중요한 원칙의 한계와 연결되어 있음을 명심해야합니다.

따라서 변수가 상관 될 수 있고 자체 간의 인과 관계가없는 것으로 알려져 있습니다.

작업의 연구 도구의 부적절 함으로 인해 샘플의 불균일함으로써 무작위 원인의 작용으로 인해 가능합니다. 그런 거짓 상관 관계는 여성 규율이 불완전한 가족의 청소년들이 범죄에 대한 경향이 있으며 외향적이 적극적으로 내부적 인 것 등이 될 수 있습니다. "증거"가 될 수 있습니다.

기억해야 할 필요가 있습니다. 상관 관계의 존재는 심각성과 인과 관계의 방향의 지표가 아닙니다.

소득 불평등의 건강 지수와 사회적 문제의 상관 관계

즉, 변수의 상관 관계를 설정함으로써 결정 요인과 파생 상품이 아닌 판단 할 수 있지만 변수의 변화가 상호 관련되어 있는지 그리고 그 중 하나가 다른 쪽의 역 동성에 반응 하는지를 판단 할 수 있습니다.

상관 관계 (상관 관계)는입니다

모든 문제가 아닌 실험 방법에 대처할 수 있습니다. 연구원이 어떤 과목이 특정 조건에 빠지게되는지 제어 할 수없는 많은 상황이 있습니다. 예를 들어, 부식성을 가진 사람들이 정상적인 체중을 가진 사람들보다 맛의 변화에 ​​더 민감한 가설을 확인 해야하는 경우, 우리는 정상적인 체중을 가진 과목 그룹을 조립할 수 없으며 그들 중 절반이 아뇨로되어 있다는 것을 요구합니다! 사실, 우리는 침대증에서 고통받는 사람들과 규범에 무게를 가진 사람들을 데려 가야 할 것이며, 그들이 풍미 감도가 다른지 확인해야합니다. 일반적으로 상관 메서드를 사용하여 일부 변수가 연결되어 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 다른 변수가 연결되어있는 다른 변수로 또는 다른 변수로 서로 상관 관계가 있습니다.

소득 불평등이있는 어린이의 웰 존의 색인의 상관 관계

위의 예에서는 가변적 인 무게에는 정상 및 부식 방지 2 개의 값 만 있습니다. 자주 더 많은 변수가 많은 값을 가져갈 수있는 일이 일어나고 하나의 값과 다른 변수의 값이 얼마나 많은 값을 상관 시키는지를 결정해야합니다. 상관 계수와 문자 R이라는이 통계 매개 변수를 결정할 수 있습니다. 상관 계수를 통해 2 개의 변수가 연결되는 방법을 평가할 수 있으며 -1에서 +1까지의 숫자로 표시됩니다. 0은 의사 소통의 부족을 의미합니다. 완전한 연결은 1 (+1, 비율이 양수, -1, 음수 인 경우 -1)로 표시됩니다. 0에서 1까지의 R에서 통신력이 증가합니다.

상관 관계를 보여주는 그래픽을 표시합니다

상관 관계를 보여주는 그래프를 삭제합니다. 이러한 가상의 데이터는 10 명의 환자에게 속해 있으며, 각각은 개인의 인정을 위해 알려진 뇌 사이트에 약간의 손상을 입 힙니다. 그림에서 환자는 각각 수평을 따라 배치되고 뇌 손상의 양이며, 가장 왼쪽 포인트는 가장 작은 손상 (10 %)으로 환자를 보여줍니다. 가장 많은 오른쪽 점은 가장 큰 피해를 입을 환자를 보여줍니다 (55 %). 그래프의 각 점은 사람의 인식을 테스트하는 데 별도의 환자의 지표를 반영합니다. 상관 관계는 양수이 0.90과 같습니다. 이 그림은 동일한 데이터를 보여 주지만 이제는 실수가 아닌 정답의 몫을 보여줍니다. 여기서 상관 관계는 -0.90과 동일합니다. 그림에서 인정 테스트에서 환자의 성공은 성장에 따라 표시됩니다. 여기서 상관 관계는 0입니다.

심한 국민 소득의 건강 지수와 사회적 문제의 상관 관계

상관 계수의 본질은 가상 연구의 데이터의 그래픽 표현의 예에 의해 예시 될 수있다. 그림에서 볼 수 있듯이 환자는 뇌에 의해 손상되었다는 사전에 미리 알려져 있으며, 인식하는 사람 (Transcopaging)에서 다양한 정도의 어려움을 야기했습니다. 손상된 뇌 조직의 비율이 증가함에 따라 어려움이 증가하고 있는지 또는 인식하는 사람의 오류가 발생하는지 여부를 알아야합니다. 그래프의 각 점은 사람을 인식하기 위해 테스트 할 때 별도의 환자의 결과를 보여줍니다. 예를 들어, 10 %의 손상을 입은 환자는 사례의 15 %의 시험 인식 시험에서 오차 였고 55 %의 손상을 입은 환자가 사례의 95 %의 오류가 발생했습니다. 사람의 인식 오차가 뇌 손상의 비율이 증가함에 따라 끊임없이 증가하면 차트의 점수가 왼쪽에서 오른쪽으로 이동할 때 위의 모든 시간이 될 것입니다. 도면의 대각선에 놓인 경우 상관 계수는 r = 1.0이 될 것입니다. 그러나 여러 점이이 라인의 다른 방향을 따라 위치되므로 상관 관계는 약 90 %입니다. 상관 관계 90 %는 손상된 뇌의 양과 개인의 인식 오류 사이의 매우 강력한 연결을 의미합니다. 더 큰 뇌 손상이 더 많은 실수를 일으키기 때문에 그림의 상관 관계가 양수입니다.

Gross Basterven 어린이들의 상관 관계는 총 국민 소득을 가지고 있습니다

오류가 아닌 인정 테스트에서 정답의 비율을 표시하기로 결정했을 때 나로 멈 추정한 일정을 받게됩니다. 여기에서 상관 관계는 뇌 손상이 증가함에 따라 정답의 비율이 감소되기 때문에 상관 관계가 부정적입니다 (약 0.90). 그림의 대각선은 이전 인물에있는 것의 역 버전 일뿐입니다.

상관 관계 (상관 관계)는입니다

마지막으로 그림의 그래픽으로 전환하십시오. 여기에는 성장에 따라 사람을 인정하는 데 필요한 환자 오류의 비율이 있습니다. 물론 인정 된 사람의 몫이 환자의 성장과 관련이 있고 일정이 그것을 확인한다고 믿을만한 이유가 없습니다. 왼쪽에서 오른쪽으로 이동할 때, 포인트는 합의 된 움직임이 표시되지 않으며 수평선 주위에 흩어져 있습니다. 상관 관계는 0입니다.

대부분의 사람들과 소득 불평등에 대한 신뢰의 상관 관계

상관 관계는 양성 (+) 및 음수 (-)입니다. 상관 관계 기호는 두 변수가 양의 상관 관계 (두 변수의 값이 동시에 성장하거나 감소하는 값) 또는 음의 상관 관계 (하나의 변수가 다른 변수가 감소 함)와 관련되어 있는지 여부를 보여줍니다. 예를 들어, 학생의 수업 클래스 수는 학기가 끝나면 점 -0.40 (더 많은 패스, 적은 점)을 가지고 있습니다. 한편, 수신 된 포인트와 방문한 클래스의 수 사이의 상관 관계는 +0.40이다. 연결 강도는 동일하지만 우리가 놓친 수업이나 방문하는 클래스를 고려하는지 여부에 달려 있습니다.

소득 불평등으로 정신 질환의 상관 관계

두 변수의 연결로 인해 0에서 1까지 증가합니다. 여러 가지 알려진 양의 상관 계수를 고려하십시오. 대학의 첫 해에 획득 한 점 사이의 상관 관계 계수가 있으며 2 학년에받은 포인트는 0, 75, 7 년 연령의 지성의 제스처와 18 세의 재 검사 중에 상관 관계가 약 0.70이며 부모 중 한 명의 성장과 성인의 어린이의 성장 사이의 상관 관계는 0.50, 학교와 대학에서 얻은 훈련 능력에 대한 시험 결과 간의 상관 관계는 약 0.40, 빈 검사에서 개인이 얻은 포인트 간의 상관 관계가 있으며, 심리학자 전문가의 심판은 약 0.25입니다.

소득 불평등이있는 살인의 상관 관계

심리적 연구에서는 상관 계수가 0.60 이상인 것이 오히려 높은 것으로 간주됩니다. 0.20에서 0.60 범위의 상관 관계는 실제적이고 이론적 인 값을 가지며 예측을 확장 할 때 유용합니다. 0에서 0.20까지의 상관 관계는 이점을 확장하는 예측이 최소화되면주의 깊게 취급해야합니다.

상관 관계 (상관 관계)는입니다

테스트. 상관 방식을 사용하는 익숙한 예는 특정 능력, 업적 및 기타 심리적 특성을 측정하기위한 테스트입니다. 일부 품질 (예 : 수학적 능력, 손 또는 공격성의 손재수)이 다른 사람들의 그룹을 테스트 할 때 표준 상황이 있습니다. 그런 다음이 테스트의 표시기의 변경 사항과 다른 변수의 변경 사이의 상관 관계를 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 수학 능력 테스트에서 학생 그룹의 지표와 대학에서의 추가 훈련을 통해 수학을 추정하는 것이 가능합니다. 상관 관계가 중요한 경우이 테스트의 결과에 기초하여 새로운 학생들과 누가 요구 사항이 증가한 그룹으로 번역 될 수 있는지 결정할 수 있습니다.

소득 불평등이있는 수감자의 상관 관계

테스트는 심리적 연구의 중요한 도구입니다. 심리학자들이 일상적인 업무에서 최소한 분리되며 복잡한 실험실 장비를 사용하지 않고 사람들에게 많은 양의 데이터를받을 수 있습니다. 테스트 구조에는 후속 장에서 자세히 고려해야 할 많은 단계가 포함되어 있습니다.

소득 불평등으로 고등학교에서 배우는 휴지 분야의 상관 관계

상관 관계 및 인과 관계. 실험 및 상관 관계에 중요한 차이점이 있습니다. 일반적으로 실험적 연구에서는 다른 변수 (종속)에 대한 인과 적 영향을 결정하기 위해 하나의 변수 (독립적 인)를 체계적으로 조작합니다. 이러한 인과 관계 관계는 상관 관계에서 파생 될 수 없습니다. 인과 관계로서의 상관 관계에 대한 잘못된 이해를하기 실시 예에서 설명 할 수있다. 도시의 거리에서 아스팔트의 부드러움과 그날에 일어난 태양풍의 숫자 사이에 상관 관계가있을 수 있지만, 여기에서는 부드러운 아스팔트가 병원 침대에 사람들을 이끌고있는 일부 독약을 강조하는 것입니다. ...에 사실, 이들 변수들 중 두 변수의 변화는 아스팔트의 부드러움이며 태양열의 횟수는 3 인자 - 태양열에 의해 발생합니다. 또 다른 간단한 예는 많은 수의 황새와 프랑스 마을 중첩과 같은 장소에 등록 된 높은 출생률 사이의 높은 긍정적 인 상관 관계입니다. 우리는 황새와 아기들 사이의 인과 관계의 가정에 의지하지 않고, 그러한 상관 관계에 대한 가능한 이유를 추측 할 수있는 독창적 인 독자들을 제공 할 것입니다. 이들 실시 예는 인과 관계로서의 상관 관계를 이해하는 것에서 충분한주의를 기울이다. 두 변수 간의 상관 관계가있는 경우 변경 사항이 변경되면 다른 것으로 변경 될 수 있지만 특별한 실험 없이는이 결론이 부적절하게됩니다.

사회적 이동성과 소득 불평등의 상관 관계

소스 및 링크

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백과 사전 투자자 . 2013 년. .동의어 :

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