ความสัมพันธ์ - คำพูดง่าย ๆ คืออะไร

ความสัมพันธ์คืออะไรและมีความสัมพันธ์อะไร - คำง่าย ๆ เกี่ยวกับคอมเพล็กซ์

22 มกราคม 2021

สวัสดีผู้อ่านบล็อก Ktonanovenkogo.ru เมื่อบางคนได้ยินคำว่า "ความสัมพันธ์" จากนั้นมักจะตกอยู่ในอาการมึนงง เป็นที่ชัดเจน: คำที่น่ากลัวจากโลกของคณิตศาสตร์และสถิติที่สูงขึ้น

ดูกราฟที่น่าเบื่อทันทีสูตรหลายชั้นเมื่อมองที่คุณต้องการทำคะแนนและร้องไห้ ในความเป็นจริงทุกอย่างง่ายกว่ามาก

ความสัมพันธ์

เมื่อใช้เวลาสองสามนาทีในการอ่านบทความนี้คุณจะได้เรียนรู้ว่าความสัมพันธ์คืออะไรและวิธีการใช้ในชีวิตประจำวัน

คำจำกัดความสัมพันธ์ - มันคืออะไร

คำง่าย ๆ , ความสัมพันธ์ - นี่คือการเชื่อมต่อโครงข่าย สองหรือหลายพารามิเตอร์สุ่ม เมื่อมูลค่าหนึ่งเติบโตขึ้นหรือลดลงนอกจากนี้ยังมีการเปลี่ยนแปลงอื่น ๆ

ตัวอย่างการอธิบาย: มีความสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิอากาศและไอศกรีม The Hotter the Weather ผู้คนที่มีความปรุงสุกมากขึ้นซื้อคน และในทางกลับกัน.

ความสัมพันธ์นี้ ...

รูปแบบดังกล่าวจัดตั้งขึ้นโดยศึกษาข้อมูลสถิติจำนวนมาก เรารวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการบริโภคไอศครีมในช่วงหลายปีที่ผ่านมาและข้อมูลเกี่ยวกับความผันผวนของอุณหภูมิในช่วงเวลาเดียวกัน จากนั้นเปรียบเทียบและมองหาการเสพติด

สัมพันธ์ - หมายความว่า มีความสัมพันธ์กัน กับบางสิ่งบางอย่าง มีความสัมพันธ์เชิงบวกและเชิงลบ

ด้วยพารามิเตอร์เชิงบวกมากกว่าหนึ่งพารามิเตอร์ยิ่งมากขึ้น ตัวอย่างเช่นยิ่งใหญ่กว่าของเสียจากเกษตรกรในปุ๋ยการเก็บเกี่ยวที่อุดมสมบูรณ์มากขึ้น ด้วยความสัมพันธ์ย้อนกลับการเติบโตของค่าหนึ่งจะมาพร้อมกับการลดลงของอีกอันหนึ่ง ยิ่งอาคารที่สูงกว่านั้นแย่กว่าที่เกิดแผ่นดินไหว

ความสัมพันธ์เป็นความสัมพันธ์ที่ไม่มีการค้ำประกัน

พิจารณาตัวอย่างของความสัมพันธ์โดยตรง: ระดับความเป็นอยู่ที่สูงขึ้นของมนุษย์สูงกว่าอายุขัยมากขึ้นเท่านั้น ให้ผู้คนกินอาหารที่มีคุณภาพสูงและรับการดูแลทางการแพทย์ในเวลาที่เหมาะสม ซึ่งแตกต่างจากคนจน

อย่างไรก็ตามเป็นไปไม่ได้ที่จะพูดอย่างมั่นใจว่า oligarch บางคนจะมีอายุยืนกว่าขอทานนี้

นี่เป็นเพียงความน่าจะเป็นทางสถิติที่อาจไม่ทำงานสำหรับกรณีใดกรณีหนึ่ง ความสัมพันธ์นี้แตกต่างจากการพึ่งพาเชิงเส้นซึ่งเป็นที่รู้จักกับความน่าจะเป็น 100 เปอร์เซ็นต์

แต่ถ้าเราใช้ตัวอย่างจากคนรวยหลายแสนคนและจำนวนที่ไม่ดีเท่ากันให้เปรียบเทียบอายุขัยของพวกเขาแล้วแนวโน้มทั่วไปจะถูกต้อง

สัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์

นี่คือตัวเลขที่ระบุว่าเป็น "r" มันอยู่ในช่วงเวลาจาก -1 ถึง 1. สะท้อนถึงความแข็งแรงและเสาของการเชื่อมต่อระหว่างกัน ลองดูตัวอย่าง:

มูลค่าของค่าสัมประสิทธิ์ ความสัมพันธ์คืออะไร? มันพูดเกี่ยวกับอะไร?
r = 1 ความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่ง คนที่กินบลูเบอร์รี่มีสายตาที่คมชัด กินบลูเบอร์รี่!
r น้อยกว่า 0.5 ความสัมพันธ์เชิงบวกที่อ่อนแอ บางคนที่ชอบบลูเบอร์รี่มีสายตาที่คมชัด แต่มันไม่แน่นอน ในระยะสั้นยังไม่มีใครเข้าใจได้ แต่มันจะดีกว่าที่จะกินบลูเบอร์รี่ในกรณี
r = 0 ไม่มีความสัมพันธ์ บลูเบอร์รี่และวิสัยทัศน์ไม่ได้เชื่อมต่อ
r น้อยกว่า -0.5 ความสัมพันธ์เชิงลบที่อ่อนแอ มีกรณีของการด้อยค่าของการมองเห็นเนื่องจากบลูเบอร์รี่ ไม่เสี่ยง
r = -1 ความสัมพันธ์เชิงลบที่แข็งแกร่ง เกือบทุกคนที่กินบลูเบอร์รี่มืดลง Blueberries ระเบิด!

ขนาดของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์คำนวณโดยสูตร:

สัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์

หากทันใดนั้นจะมืดลงในดวงตาและความปรารถนาที่ไม่อาจต้านทานได้ที่จะปิดบทความ (กลุ่มอาการด้านมนุษยธรรม) นั่นคือตัวเลือกง่ายขึ้น Microsoft Exel ทุกอย่างจะแสดงด้วยความช่วยเหลือของฟังก์ชั่น "คอร์เนล" สิ่งนี้ทำเช่นนี้:

ฟังก์ชั่นคอลเล็ล

ตัดสินจากการคำนวณการเติบโตของมนุษย์ในทางปฏิบัติไม่ได้ส่งผลกระทบต่อระดับเงินเดือน

เหตุผลที่แท้จริงสำหรับความสัมพันธ์และสมมติฐานที่เป็นไปได้

อัตราเงินดอลลาร์และค่าใช้จ่ายของน้ำมันสัมพันธ์สัมพันธ์เชิงลบ เราสามารถตั้งสมมติฐาน: การเพิ่มขึ้นของราคาทองคำเหล็กทำให้มูลค่าของสกุลเงินของสหรัฐฯ แต่ทำไมมันถึงเกิดขึ้น? การเชื่อมต่อระหว่างปรากฏการณ์เหล่านี้มาจากไหน?

การกำหนดสาเหตุของความสัมพันธ์เป็นงานที่ยากมาก หลายพันปัจจัยต่าง ๆ มีความเชื่อมโยงบางอย่างบางอย่างที่ซ่อนอยู่

บางทีความจริงก็คือสหรัฐอเมริกาเป็นผู้บริโภคน้ำมันรายใหญ่ที่สุดในโลก ทุกวันพวกเขานำเข้าประมาณ 7.2 ล้านบาร์เรล การลดราคาทองคำที่ดีสำหรับเศรษฐกิจอเมริกันเพราะช่วยให้คุณใช้เงินน้อยลง ดังนั้นเงินดอลลาร์จึงเพิ่มขึ้น

ความมุ่งมั่นของสาเหตุของความสัมพันธ์

ความสัมพันธ์ให้ความสามารถ ทำให้เอาท์พุท จากข้อมูลสถิติ

ตัวอย่างเช่นเราพบว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างรายได้บุคลากรและประสิทธิภาพ สมมติฐานของเรา: "ขี้เกียจและรองเท้าไม่มีส้นได้รับมากกว่าพนักงานที่รับผิดชอบ" จากนั้นเราจะแก้ไขระบบแรงจูงใจและกำจัดคนไร้ประโยชน์

สมมติฐานเป็นเพียงการส่งออกสถิติสมมติฐาน มันอาจจะผิดพลาด

ตามสถิตินักดับเพลิงจำนวนมากมีส่วนร่วมในการดับเพลิงความเสียหายที่สำคัญยิ่งขึ้น สมมติฐานอะไรที่สามารถทำได้จากที่นี่? นักผจญเพลิงนำอันตรายมาตัดพวกเขากันเถอะ! แต่ถ้าคุณคิดออกสาเหตุที่แท้จริงของความเสียหายคือไฟ และการเพิ่มขึ้นของจำนวนบุคคลที่เกี่ยวข้องในการดับเพลิงเป็นผลมาจากระดับไฟ

จักรวาลของเราไม่มีที่สิ้นสุดซึ่งหมายความว่าคุณสามารถค้นหาตัวแปรหลายตัวที่จะมีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันแม้จะไม่มีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่สมบูรณ์ แม้แต่จินตนาการที่รุนแรงที่สุดก็จะไม่สามารถอธิบายได้ว่ามันผสมผสานชีสและผ้าห่มนักฆ่า:

ผ้าห่ม

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมในหัวข้อนี้ดูวิดีโอ:

ด้วยความช่วยเหลือของสหสัมพันธ์คนกลายเป็นคนร่ำรวยยิ่งขึ้น

กฎหลักของนักลงทุนใด ๆ : อย่าใส่ไข่ทั้งหมดในตะกร้าใบเดียว ขอแนะนำให้ใช้สิ่งที่แนบมาเพื่อกระจายความหลากหลาย (มันคืออะไร) - แจกจ่าย ดังนั้นผู้คนซื้อหุ้นไม่ใช่ บริษัท หนึ่ง แต่หนึ่งโหลที่แตกต่างกันสร้างพอร์ตการลงทุน หากคำพูดบางอย่างของ บริษัท ตกลงมาเก้าที่เหลือจะสามารถเล่นฤดูใบไม้ร่วงหรืออย่างน้อยก็ลดความเสียหาย

แต่นี่คือทฤษฎีและในทางปฏิบัติทั้งหมดทำลายความสัมพันธ์ ปัญหาคือค่าใช้จ่ายของหุ้นของ บริษัท ต่าง ๆ ภายในอุตสาหกรรมหรือแม้แต่ทั้งประเทศสามารถมีความสัมพันธ์อย่างยิ่ง ปัญหาของ บริษัท ขนาดใหญ่กระตุ้นให้เกิดความตื่นตระหนกในตลาดลดต้นทุนของสินทรัพย์อื่น ๆ ในตอนแรกได้อย่างรวดเร็วไม่เกี่ยวข้องกับกันและกัน ในปี 2008 มีการล่มสลายของ Lehman Brothers ซึ่งทำให้เกิดปฏิกิริยาลูกโซ่และการล่มสลายในตลาดโลก

ดังนั้นเมื่อการลงทุนคุณต้องพยายามเลือกเส้นทางที่ ไม่เกี่ยวข้องกัน (r กำลังดิ้นรน 0)

ตัวอย่างเช่นคู่ของ "ทองคำ - พันธบัตรสหรัฐฯ" = -0.13 หากคุณรวบรวมกระเป๋าเอกสารจากส่วนที่เป็นอิสระอย่างสมบูรณ์ความเสี่ยงของการสูญเสียทางการเงินจะลดลง

การประมาณอาณาเขตของสินทรัพย์ต่อกันเพิ่มความสัมพันธ์ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องพิจารณาตัวเลือกในจุดต่าง ๆ ของโลกมากที่สุดจากกันและกัน

ในชีวิตหลักการนี้ยังใช้ได้เช่นกัน หากทักษะและความรู้ของคุณอนุญาตให้โปรแกรมเมอร์คนขับรถแท็กซี่ช่างประปาและนักข่าว - คุณได้รับการคุ้มครองอย่างดีจากความเสี่ยงของการว่างงาน

บันทึก

  1. ความสัมพันธ์เป็นอัตราส่วนการพึ่งพาซึ่งกันและกันของตัวแปรหลายตัว
  2. การสื่อสารเป็นบวกและลบ
  3. สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์กำหนดระดับของการพึ่งพาซึ่งกันและกันของตัวแปรหนึ่งจากที่อื่น
  4. ขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ผู้คนผลักดันสมมติฐาน (มักจะผิดพลาด)
  5. เหตุผลที่แท้จริงสำหรับความสัมพันธ์บางครั้งซ่อนอยู่ภายใต้ปัจจัยต่าง ๆ และกองกำลังภายนอก
  6. มีการพึ่งพาความสัมพันธ์ปลอม
  7. อยู่กับไข่กับตะกร้าจำไว้ว่าพวกเขาไม่ควรมีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน

ขอให้โชคดีกับคุณ! เห็นการประชุมที่รวดเร็วบนหน้าของ Ktonanovenvenkogo.ru

อะไรคือความสัมพันธ์ของสินทรัพย์วิธีการตรวจสอบและวิธีการทำงานกับมันในตลาด

ผู้ค้ามือใหม่หลายคนเคยได้ยินเกี่ยวกับกลยุทธ์การค้าตามความสัมพันธ์ของสินทรัพย์ต่าง ๆ ที่มีความสัมพันธ์บางอย่างในการเปลี่ยนแปลงราคาของพวกเขาซึ่งในความเป็นจริงช่วยให้ผู้ค้าทำธุรกรรมที่ทำกำไรได้ (เช่นการค้าบนพื้นฐานของความสัมพันธ์ของคู่สกุลเงิน) ความสัมพันธ์ของสินทรัพย์มีความสัมพันธ์แบบดั้งเดิมกับวิธีการค้าระยะสั้น แต่แนวคิดของสหสัมพันธ์ที่ใช้อย่างแข็งขันและผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอซึ่งทำให้ปรากฏการณ์นี้มีความสำคัญมากสำหรับการซื้อขายที่ประสบความสำเร็จ

ตรรกะความหมายและความสัมพันธ์

อาจกล่าวได้ว่าความสัมพันธ์เป็นมาตรการทางสถิติของการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสุ่มสองตัว และถ้าเราพูดถึงความสัมพันธ์ในการซื้อขายสินทรัพย์ซื้อขายสองรายการ ที่. หากสองของสินทรัพย์แสดงการเปลี่ยนแปลงต้นทุนซิงโครนัสจากนั้นเราสามารถพูดได้ว่าสินทรัพย์เหล่านี้แสดงความสัมพันธ์โดยตรงหรือสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของพวกเขามีค่าเท่ากับหนึ่ง

รูปที่. 1. ตัวอย่างของความสัมพันธ์โดยตรง
รูปที่. 1. ตัวอย่างของความสัมพันธ์โดยตรง

หากสินทรัพย์แสดงการเปลี่ยนแปลงของการเปลี่ยนแปลงราคาตรงกันข้ามเราสามารถสรุปได้ว่าพวกเขาแสดงความสัมพันธ์ย้อนกลับซึ่งในกรณีนี้จะมีค่าเท่ากับลบ

รูปที่. 2. ตัวอย่างของความสัมพันธ์ย้อนกลับ
รูปที่. 2. ตัวอย่างของความสัมพันธ์ย้อนกลับ

แต่แน่นอนว่าไม่มีสินทรัพย์ทั้งหมดแสดงความสัมพันธ์แบบนี้และแม้กระทั่งสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์โดยตรงและย้อนกลับบางครั้งอาจเริ่มมีชีวิตอยู่และแสดงพลวัตที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์ ที่. มูลค่าความสัมพันธ์อาจเป็น okolonul (เมื่อสินทรัพย์แสดงลักษณะที่ไม่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงราคา) โดยมีความสัมพันธ์สามารถเพิ่มเป็นระยะ ๆ (เมื่อสินทรัพย์เริ่มแสดงความคล้ายคลึงกันบางอย่างในพลวัต) และลดลง leve ในค่าลบ (แสดงสิ่งที่ตรงกันข้าม ลำโพง)

รูปที่. 3. ตัวอย่างความสัมพันธ์ที่ไม่สมบูรณ์
รูปที่. 3. ตัวอย่างความสัมพันธ์ที่ไม่สมบูรณ์

ความสัมพันธ์ในการค้าระยะสั้น

หนึ่งในกลยุทธ์ Scalper ครั้งแรกคือระบบการซื้อขายตามความสัมพันธ์ ดังนั้นฟิวเจอร์สในดัชนี RTS ซ้ำแล้วซ้ำอีกการเปลี่ยนแปลงของฟิวเจอร์สของ E-mini SNP และการทำซ้ำนี้ได้ดำเนินการกับความล่าช้าบางครั้งซึ่งอนุญาตให้ Scalperas ทำธุรกรรมในทิศทางของการกระตุ้นราคาของดัชนีอเมริกันที่มีความน่าจะเป็น ได้รับผลกำไร สำหรับความสัมพันธ์ขั้นสูงประเภทนี้ใน Slanga ผู้ซื้อขายมีคำว่า "คำแนะนำ" - นั่นคือสินทรัพย์ที่ Dynamics Impulse ของมันกำหนดพลวัตของเครื่องมือที่มีความสัมพันธ์ "Slave" อันที่จริงมีประกายดูทิศทางของ SNP Dynamics ในระหว่างการเปิดการซื้อขายแบบอเมริกันเมื่อออกจากสถิติที่สำคัญและเมื่อทำการทดสอบระดับที่สำคัญ SNP ทำธุรกรรมของดัชนี FOUCHER ที่คล้ายกันบนดัชนี RTS และได้รับด้วยวิธีที่ตรงไปตรงมา ใช่บางครั้งอนาคตของเราก็เริ่มเคลื่อนไหวในทิศทางตรงกันข้าม แต่ในกรณีนี้ Scalperst ปิดการทำธุรกรรมของพวกเขาสังเกตการบริหารความเสี่ยง

รูปที่. 4. ตัวอย่างของความสัมพันธ์ของสัดส่วนในดัชนี RTS และดัชนี SNP
รูปที่. 4. ตัวอย่างของความสัมพันธ์ของสัดส่วนในดัชนี RTS และดัชนี SNP

นอกจากนี้ในการค้าระยะสั้นใช้ความสัมพันธ์ของหุ้น Gazprom และ Sberbank เพื่อทำธุรกรรมกับฟิวเจอร์สในดัชนี RTS ความจริงก็คือว่า "น้ำหนัก" หลักในดัชนี RTS นั้นมีน้ำหนักมากเช่น Gazprom และ Sberbank และหากสินทรัพย์ทั้งสองนี้ในเฟรมระหว่างวันเริ่มแสดงให้เห็นถึงการซิงโครนัสของลำโพง Scalpersmen ทำธุรกรรมของทิศทางที่คล้ายกันโดยตระหนักว่าดัชนี RTS และฟิวเจอร์สในดัชนี RTS จะทำซ้ำการเคลื่อนไหวนี้ของการรวม " คู่มือ ". นอกจากนี้หากผู้ค้าอยู่ในธุรกรรมที่ทำกำไรได้และเริ่มสังเกตว่าการเคลื่อนย้ายสินทรัพย์ที่เคลื่อนไหวแบบซิงโครนัสเริ่มแสดงการเปลี่ยนแปลงที่แตกต่างกันแล้วมีการตรึงกำไรที่สมบูรณ์หรือบางส่วนของการทำธุรกรรม

รูปที่. 5. ตัวอย่างความสัมพันธ์ของฟิวเจอร์สในดัชนี RTS และ Gazprom และ Sberbank
รูปที่. 5. ตัวอย่างความสัมพันธ์ของฟิวเจอร์สในดัชนี RTS และ Gazprom และ Sberbank

อย่างไรก็ตามเป็นที่น่าเข้าใจว่าสภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงและความสัมพันธ์ที่ทำหน้าที่ก่อนหน้านี้อาจละเมิด แต่ใหม่ยังสามารถสร้างได้ - ทุกอย่างขึ้นอยู่กับจุดสนใจของความสนใจของตลาด

ความสัมพันธ์เมื่อสร้างพอร์ตโฟลิโอหลักทรัพย์

ในบทวิจารณ์เชิงวิเคราะห์ต่าง ๆ เรามักจะสามารถตอบสนองวลีเช่น "ด้วยค่าดัชนีดังกล่าวของดัชนีคุณควรรับสมัครกระดาษในพอร์ตโฟลิโอและด้วยบางสิ่งบางอย่าง - แก้ไขกำไร" หากคุณดูวลีนี้จากมุมมองของความสัมพันธ์คุณสามารถสรุปได้ต่อไปนี้ ที่ตลาดหลักทรัพย์มอสโคว์มีการซื้อขายประมาณสามร้อยหุ้นซึ่งคำสั่งของห้าสิบเป็นอาคารในอาคารและเฮฟวี่เวทหลักในโครงสร้างของดัชนีไม่มากนัก อย่างไรก็ตามดัชนีเป็นบารอมิเตอร์ของตลาดหุ้นรัสเซียดังนั้นเราสามารถพูดได้ว่าถ้าดัชนีแสดงการเพิ่มขึ้นของพลวัตที่แข็งแกร่งส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะแตกต่างกันในระดับที่แตกต่างกันเป็นหลักทรัพย์จำนวนมากที่มีมูลค่าที่แตกต่างกันอย่างเพียงพอ ความสัมพันธ์กับดัชนี

ในทางตรงกันข้ามหากดัชนีลดลงหน้ากว้างของหุ้นจะหนักกว่ามากที่จะเติบโตต่อพลวัตของดัชนี ดังนั้นจึงอาจกล่าวได้ว่าการซื้อผลงานหลักจะต้องทำจากการสนับสนุนที่มีความหมายในดัชนีเมื่อดัชนีเริ่มที่จะขับไล่จากการสนับสนุนที่ได้รับ นอกจากนี้หากเราพิจารณาว่ามีความเป็นไปได้ของการลดลงของการเพิ่มขึ้นจากความต้านทานดัชนีในสถานการณ์ดังกล่าวซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของผลกำไรในตำแหน่งที่เปิดก่อนหน้านี้สามารถแก้ไขได้

โดยธรรมชาติแล้วเอกสารต่าง ๆ จะมีความสัมพันธ์ที่แตกต่างกับดัชนี จำนวนเอกสารจำนวนหนึ่งจะแสดงความสัมพันธ์ที่สำคัญมากประมาณหนึ่งรายการของเอกสารสามารถแสดงได้แม้จะมีความสัมพันธ์ย้อนกลับ แต่เอกสารส่วนใหญ่จะแสดงความสัมพันธ์ที่แยกจากกัน แต่ในกรณีที่มีการเติบโตที่มีประสิทธิภาพของดัชนีเป็นไปได้มากที่สุดส่วนหนึ่งของการเติบโตจะสามารถโฮสต์ในเอกสารดังกล่าวได้

รูปที่. 6. ตัวอย่างการเปลี่ยนแปลงของหุ้นจากการสนับสนุนในดัชนี
รูปที่. 6. ตัวอย่างการเปลี่ยนแปลงของหุ้นจากการสนับสนุนในดัชนี

นอกจากนี้ยังเป็นที่น่าสังเกตว่าในอุตสาหกรรมกระดาษสามารถแสดงความสัมพันธ์ที่เพิ่มขึ้นเล็กน้อย แต่ไม่เสมอไป ดังนั้นถ้าตัวอย่างเช่นน้ำมันเติบโตในราคาแล้วเราสามารถถือว่าการเติบโตของภาคน้ำมันและก๊าซ หากเราเห็นการเติบโตอย่างรวดเร็วของอุตสาหกรรมเฮฟวี่เวทเราสามารถถือว่าการเติบโตบางอย่างและหลักทรัพย์สาขาอื่น ๆ จำนวนหนึ่ง นี่จะเป็นตัวอย่างของความสัมพันธ์โดยตรง

รูปที่. 7. ตัวอย่างของความสัมพันธ์ของน้ำมันและเอกสารของภาคน้ำมันและก๊าซ
รูปที่. 7. ตัวอย่างของความสัมพันธ์ของน้ำมันและเอกสารของภาคน้ำมันและก๊าซ

พบสถานการณ์ตรงข้ามเมื่อมีการเติบโตของกระดาษหนึ่งสาขาอุตสาหกรรมอื่น ๆ แสดงการลดลง ดังนั้นถ้าตัวอย่างเช่นการเติบโตของเงินดอลลาร์สหรัฐสามารถเติบโตผู้ส่งออกกระดาษซึ่งในเวลาเดียวกันจะสามารถรับรายได้รูเบิลสูงเมื่อแปลงสกุลเงินจากนั้นกระดาษของอุปสงค์ในประเทศในทางตรงกันข้ามสามารถแสดงการเปลี่ยนแปลงที่ลดลง เนื่องจากกำลังซื้อของประชากรที่เพิ่มขึ้นของต้นทุนของสกุลเงินจะลดลง

รูปที่. 8. ตัวอย่างของสหสัมพันธ์ดอลลาร์สหรัฐ, เอกสารส่งออกและอุปสงค์ภายใน
รูปที่. 8. ตัวอย่างของสหสัมพันธ์ดอลลาร์สหรัฐ, เอกสารส่งออกและอุปสงค์ภายใน

เอาท์พุท

การทำความเข้าใจความสัมพันธ์ของตลาดเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการซื้อขายที่ประสบความสำเร็จทั้งในแง่ของการดำเนินการค้าระยะสั้นและสร้างพอร์ตการลงทุน การทำความเข้าใจความสัมพันธ์กับตลาดหลักทรัพย์ช่วยให้คุณดูตลาดที่ไม่ได้เป็นหลักทรัพย์ที่เปราะบาง แต่ในฐานะที่เป็นโครงสร้างแบบบูรณาการแสดงการพัฒนาแบบองค์รวม กล่าวคือความเข้าใจที่ครอบคลุมของกระบวนการตลาดแสดงให้ผู้ค้าไปสู่ระดับใหม่ของความเข้าใจในการค้าขาย

แบ่งปันวัสดุที่มีประโยชน์บนเครือข่ายสังคมออนไลน์และสมัครสมาชิก คลองของเรา เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโลกแห่งการลงทุน!

วัสดุที่น่าสนใจยิ่งขึ้นใน แหล่งที่มา

ความสัมพันธ์เป็นความคล้ายคลึงกันหรือความสัมพันธ์ระหว่างสองสิ่งคนหรือความคิด หมายถึงความคล้ายคลึงกันหรือความเท่าเทียมกันที่มีอยู่ระหว่างสมมติฐานสองประการสถานการณ์หรือสิ่งของ

ในด้านสถิติและคณิตศาสตร์ความสัมพันธ์หมายถึงการวัดระหว่างตัวแปร (สองตัวขึ้นไป) ที่เกี่ยวข้องซึ่งกันและกัน

ความสัมพันธ์ของคำคือคำนามของสกุลหญิงมันเกิดขึ้นจากละตินcorrelatiōō ("cum" (ในเวลาเดียวกัน) + "relatio" (อัตราส่วน)) ถูกอ่านเป็น "ความสัมพันธ์" และหมายถึง "อัตราส่วน" หรือ "ความสัมพันธ์" หรือ "ความสัมพันธ์" .

คำว่า "ความสัมพันธ์" สามารถถูกแทนที่ด้วยคำพ้องความหมายเช่น: การสื่อสาร, การพึ่งพา, ความสัมพันธ์, ความสัมพันธ์, การพึ่งพาซึ่งกันและกันและการเชื่อมต่อระหว่างกัน

การวิเคราะห์ความสัมพันธ์

วัตถุประสงค์ของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์คือการกำหนดความเข้มของความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างชุดข้อมูลที่รู้จักกันดีหรือข้อมูลอื่น ๆ ที่ทราบ

ค่าของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อาจแตกต่างกันไปในแบบ -1 เป็น 1 และผลลัพธ์จะกำหนดว่าความสัมพันธ์เป็นลบหรือบวก

ในการตีความค่าสัมประสิทธิ์มีความจำเป็นต้องรู้ว่า 1 หมายความว่าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรนั้นเป็นบวกเต็มรูปแบบและ -1 หมายความว่ามันเป็นลบที่สมบูรณ์ หากค่าสัมประสิทธิ์คือ 0 จากนั้นตัวแปรไม่ได้ขึ้นอยู่กับซึ่งกันและกัน

สัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ของเพียร์สัน (เพียร์สัน)

ในสถิติสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ของ Pearson (R-Perester) ซึ่งเรียกว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน (หรือ PPMCC หรือ PCC) วัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวในสเกลเมทริกเดียวกัน

การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ของเพียร์สัน

วิธีที่ 1) การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สันโดยใช้ความแปรปรวนร่วมและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

สูตรเพียร์สัน

ที่ไหน:

sxy.person.2.นี่คือ covaria

sx.person2นี่คือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวแปร x,

syperson2นี่คือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวแปร Y

ในกรณีนี้การคำนวณรวมถึงการค้นหาความแปรปรวนร่วมระหว่างตัวแปรและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของแต่ละตัว

จากนั้นคุณต้องแบ่งความแปรปรวนร่วมเพื่อทวีคูณจากสองส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน - ทำเศษส่วนและใส่ความแปรปรวนต่อจากด้านบนและการคูณการเบี่ยงเบนมาตรฐานสองมาตรฐานจากด้านล่าง

บ่อยครั้งที่งานเหล่านี้มีตัวแปรมาตรฐานการเบี่ยงเบนมาตรฐานหรือความแปรปรวนระหว่างพวกเขามันยังคงเป็นเพียงการใช้สูตร

วิธีที่ 2) การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ของเพียร์สันกับข้อมูลต้นฉบับ (ไม่มีความแปรปรวนร่วมหรือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน)

ด้วยวิธีนี้สูตรที่ง่ายที่สุดจะมีลักษณะเช่นนี้:

Pearson.formula

ตัวอย่างเช่นหากเราคิดว่าเรามีข้อมูลที่มี n = 6 โดยการสังเกตของสองตัวแปร: ระดับของกลูโคส (Y) และอายุ (x) ตัวอย่างเช่นนี่คือสถิติของหกคนซึ่งเรารู้ว่าอายุและระดับของกลูโคสของพวกเขา ในตารางต่อไปนี้คุณจะเห็นข้อมูลนี้: ที่คนแรกที่อายุ 43 ปีระดับของกลูโคส 99 ในครั้งที่สองซึ่งอายุ 21 ปีระดับของกลูโคส 65 ในสามซึ่งเป็น 25 อายุ, กลูโคส 79 และอื่น ๆ การคำนวณควรดำเนินการตามขั้นตอนต่อไปนี้

ขั้นตอนที่ 1: กรอกตารางดังต่อไปนี้: สร้างข้อมูลที่มีอยู่ I, X, Y และเพิ่มคอลัมน์ว่างสำหรับ XY, X², Y²

shag1

ขั้นตอนที่ 2: คูณ X และ Y เพื่อเติมคอลัมน์ "XY" ตัวอย่างเช่นในบรรทัดแรกมันจะเป็น x1y1 = 43 × 99 = 4257

shag2

ขั้นตอนที่ 3: ใช้ค่าของคอลัมน์ x และสร้างในตารางให้เขียนผลลัพธ์ในคอลัมน์x² ตัวอย่างเช่นในแถวแรกในตารางของเราจะเป็น x12 = 43 × 43 = 1849

Shag3

ขั้นตอนที่ 4: ทำเช่นเดียวกันกับในขั้นตอนที่ 3 แต่ตอนนี้ใช้คอลัมน์ Y และเขียนการคำนวณของคุณในคอลัมน์Y² ตัวอย่างเช่นในแถวแรกในตารางของเราจะเป็น Y12 = 99 × 99 = 9801

shag4

ขั้นตอนที่ 5: สร้างจำนวนของแต่ละคอลัมน์และวางผลลัพธ์ด้านล่างไปยังแต่ละคอลัมน์ ตัวอย่างเช่นผลรวมของคอลัมน์อายุ X คือ 43 + 21 + 25 + 42 + 57 + 59 = 247

Shag5

ขั้นตอนที่ 6: ใช้สูตรสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

Pearson.formula

Pearson.Reshenie

ช่วงของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จาก -1 ถึง 1. ผลลัพธ์ของเราคือ 0.5298 หรือ 52.98% ซึ่งหมายความว่าตัวแปรมีความสัมพันธ์เชิงบวกปานกลาง

ที่. ระดับอายุและกลูโคสขึ้นอยู่กับซึ่งกันและกัน (เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ 0.5298 อยู่ไกลจาก 0) แต่ไม่แข็งแรงมาก (เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ยังห่างไกลจาก 1) และบวกเนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์มากกว่า 0 ซึ่งหมายความว่ากลูโคสและอายุสูงขึ้นด้วยกันไม่ใช่ในทางกลับกัน (I.e. ยิ่งอายุเท่าไหร่ระดับกลูโคสที่สูงขึ้นเท่านั้น)

สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Spearman

ในสถิติยังมีค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ของวิญญาณซึ่งตั้งชื่อตามสถิติของ Charles Edward Spearman (Spearman)

จุดประสงค์ของค่าสัมประสิทธิ์นี้คือการวัดความเข้มของอัตราส่วนระหว่างตัวแปรทั้งสองโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาเป็นเส้นตรงหรือไม่

ความสัมพันธ์ของจิตวิญญาณนั้นใช้เพื่อประเมินความเข้มข้นของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่วิเคราะห์สองตัววัดโดยฟังก์ชั่นที่น่าเบื่อหน่าย (ฟังก์ชั่นทางคณิตศาสตร์ที่เก็บรักษาหรือเข้าสู่อัตราส่วนของลำดับเริ่มต้น)

วิธีการนับค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ของวิญญาณ

สูตรสเปียร์แมน

การคำนวณสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ของจิตวิญญาณนั้นแตกต่างกันเล็กน้อยจากก่อนหน้านี้ ในการทำเช่นนี้คุณต้องจัดระเบียบข้อมูลที่มีอยู่ในตารางต่อไปนี้

สเปียร์แมน

1. คุณต้องมีข้อมูลสองคู่ที่สอดคล้องกัน คุณต้องทำให้พวกเขาในตารางนี้ ตัวอย่างเช่นผู้อำนวยการร้านอาหารต้องการทราบว่ามีการเชื่อมต่อระหว่างจำนวนคำสั่งของขวดน้ำและจำนวนคำสั่งซื้อของหวาน ผู้อำนวยการใช้ข้อมูลสุ่ม 4 ตาราง ดังนั้นจึงปรากฎข้อมูลสองคู่: ที่ "ข้อมูล A" คือคำสั่งของของหวานและ "Data B" - คำสั่งน้ำ (เช่นตารางแรกสั่ง 7 ขนมหวานและน้ำ 8 ขวดเป็นของหวานที่สอง - 6 ของหวานและ 3 ขวดที่มีน้ำ ฯลฯ ):

ข้อมูล 1 ข้อมูล B

2. ในคอลัมน์ "การจัดอันดับ" เราจะจำแนกข้อสังเกตที่อยู่ใน "ข้อมูล A" เพิ่มขึ้น: "1" เป็นค่าต่ำสุดในคอลัมน์และ n (การสังเกตทั้งหมด) - ค่าสูงสุดใน "ข้อมูล A" คอลัมน์. ในตัวอย่างของเรานี่คือ:

ข้อมูลข้อมูล B อันดับ A

3. ทำตำแหน่งเดียวกัน (การจำแนกประเภทการสังเกต) สำหรับคอลัมน์ที่สอง "Data B" เขียนในคอลัมน์ "การจัดอันดับ B"

อันดับบี

4. ในคอลัมน์ "D" พิจารณาความแตกต่างระหว่างการจัดอันดับสองคอลัมน์สุดท้าย (A - B) คุณไม่จำเป็นต้องพิจารณาที่นี่ (ในขั้นตอนต่อไปคุณจะพบว่าทำไม)

อันดับ D.

5. Enoung ไปสู่พลังงานโลกแต่ละค่าที่ได้รับในคอลัมน์ "D"

อันดับ D V Kvadrate

6. สร้างจำนวนข้อมูลทั้งหมดที่คุณเปิดอยู่ในคอลัมน์ "D2" มันจะเป็นσd² ในตัวอย่างของเราσD² = 0 + 1 + 0 + 1 = 2

7. ตอนนี้เราใช้สูตรของสเปียร์แมน

สูตรสเปียร์แมน

ในกรณีของเรา N = 4 เราเห็นสิ่งนี้โดยจำนวนคู่ของข้อมูล (สอดคล้องกับจำนวนการสังเกต)

n dannih par

8. ในที่สุดแทนที่ข้อมูลในสูตร

สเปียร์แมน reshenie

ผลลัพธ์ของเราคือ 0.8 หรือ 80% ซึ่งหมายความว่าตัวแปรมีความสัมพันธ์เชิงบวก

นั่นคือคำสั่งของขวดน้ำและคำสั่งของของหวานโดยลูกค้าของร้านอาหารแห่งนี้ขึ้นอยู่กับซึ่งกันและกัน (เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์คือ 0.8 ตัวเมียจาก 0) แต่ไม่สมบูรณ์ (เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์อยู่ใกล้กับ 1 แต่ไม่เท่ากับ 1) . และบวกเนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์มากกว่า 0 ซึ่งหมายความว่าปริมาณน้ำและของหวานเพิ่มขึ้นด้วยกันไม่ใช่ในทางกลับกัน (เช่นปริมาณการใช้น้ำที่บริโภคมากเท่าใดจำนวนของหวานที่บริโภคมากขึ้น)

การถดถอยเชิงเส้น

สูตรนี้ใช้เพื่อประเมินค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร (Y) เมื่อค่าของตัวแปรอื่นเป็นที่รู้จัก (x)

ค่า "X" เป็นตัวแปรอิสระหรือตัวทำนายและตัวแปร "Y" (ยังตอบสนองต่อตัวแปร) หรือคำตอบสำหรับคำถามที่ระบุ

การถดถอยเชิงเส้นใช้เพื่อตรวจสอบว่าค่า "y" สามารถแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับตัวแปร "x" โดยตรงที่มีค่าของการตรวจสอบรูปแบบนี้เรียกว่าบรรทัดการถดถอยเชิงเส้น

หากความสัมพันธ์อยู่ระหว่างตัวแปรตาม ("Y") และตัวแปรอิสระ (x ") การถดถอยจะถูกเรียกว่าการถดถอยเชิงเส้นที่เรียบง่าย

การถดถอยเชิงเส้นที่เรียบง่าย

yi = β0 + β1xi + εi

ที่ไหน:

0 - การเลื่อน (ความยาวของส่วนที่ตัดบนแกนพิกัดโดยตรง y)

β1 - เอียงตรง y,

ข้อผิดพลาดแบบสุ่มของตัวแปร Y ในการสังเกต I-M

Prostaya Lineinaia ถดถอย

ดูข้อมูลลอการิทึมและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

อย่างไรก็ตามเราไม่ได้อยู่คนเดียว เกือบทุกตลาดหุ้นในโลกมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับตลาดหุ้นอเมริกันและตอบสนองต่อสิ่งที่เกิดขึ้นที่นั่น และที่นี่นอกเหนือจากเหตุผลพื้นฐานสำหรับการมีปฏิสัมพันธ์ของตลาด เมืองหลวง นอกจากนี้ยังมีผลกระทบที่แข็งแกร่งของเครื่องมือการซื้อขายอัตโนมัติ สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงตัวเองอย่างชัดเจนในระดับไมโคร (เห็บ) การเคลื่อนไหวของเครื่องหมายของดัชนี S & P500 แต่ละรายการจะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในดัชนีของ FTSE, DAX, MICESK, BOVESPA ความสัมพันธ์ดังกล่าวมีอยู่ทุกที่และเป็นพื้นฐานสำหรับการตัดสินใจของผู้ค้า

ต่อไปมีหลายแผนภูมิที่แสดงว่าดัชนี S & P500 มีปฏิสัมพันธ์กับดัชนีอย่างไร RTS และราคาน้ำมัน กราฟเหล่านี้แสดงการเปลี่ยนแปลงของ S & P500 ดัชนี RTS และราคาน้ำมันเป็นเปอร์เซ็นต์ของจุดอ้างอิงที่ระบุไว้ในตาราง

รูปที่เน้นสถานการณ์ในเดือนมีนาคมเมื่อดัชนี RTS ไปไกลกว่าทองคำสีดำและไม่อยู่เบื้องหลังดัชนี S & P500 มันเป็นช่วงเวลาของการกำเริบของสถานการณ์ในแอฟริกาเหนือและในตะวันออกกลาง การเพิ่มราคาน้ำมันส่งผลกระทบต่อการลงทุนในตลาดหุ้นสหรัฐ แต่ในขณะเดียวกันก็นำไปสู่การชุมนุมในตลาดหุ้นรัสเซีย ให้ความสนใจกับข้อเท็จจริงอื่น: การกลับรายการในตลาดหุ้นรัสเซียมักจะเกิดขึ้นเล็กน้อยกว่าราคาน้ำมัน กราฟต่อไปนี้แสดงความสัมพันธ์เดียวกันตั้งแต่คำพูด Ben Bernenice ใน Jacksonholl ซึ่งเขาประกาศโปรแกรม QE2 ที่กำลังจะมาถึง

อย่างที่เราเห็นเกือบถึงปีใหม่ S & P500 ดัชนี RTS และน้ำมันเคลื่อนที่เกือบจะซิงโครนัส ในเดือนมกราคม - กุมภาพันธ์การแก้ไขตามฤดูกาลในทองคำสีดำเกิดขึ้น แต่ตลาดรัสเซียยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องกับอเมริกาการเรียนรู้ เงิน ซึ่งมักจะจัดสรรเงินลงทุนในช่วงต้นปี แผนภูมิต่อไปนี้แสดงความสัมพันธ์เดียวกันตั้งแต่จุดสูงสุดของตลาดหุ้นอเมริกาในปี 2550 การชุมนุมพาราโบลาที่น่าประทับใจใน Black Gold ยังคงไม่ได้ทำในตลาดหุ้นรัสเซีย

กราฟนี้ดึงดูดความเสถียรของการแพร่กระจายระหว่างราคาน้ำมันและดัชนี RTS แผนภูมิต่อไปนี้แสดงให้เราเห็นถึงความสัมพันธ์ตั้งแต่เดือนมกราคม 2547 การลงทุนในตลาดหุ้นสหรัฐฯสำหรับช่วงเวลานี้ไม่ได้สร้างกำไรใด ๆ

ในที่สุดตารางที่น่าประทับใจที่สุดจากซีรีย์นี้: ตั้งแต่ต้นปี 2543

อย่างที่เราเห็นในขณะที่น้ำมันและดัชนี RTS ออกเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงนี้ 450% และ 1,500% ตามลำดับตลาดหุ้นอเมริกันในช่วงเวลานี้เกือบจะไม่ได้ออกจากเขตลบ ไม่ต้องสงสัยมีปัจจัยอื่น ๆ ที่มีอิทธิพลต่อตลาดหุ้นรัสเซีย ตัวอย่างเช่นอัตราแลกเปลี่ยนรูเบิล การเสริมสร้างอัตรารูเบิลนำไปสู่การไหลเข้าของเงินไปยังตลาดรัสเซีย เพิ่มอัตรา เงินลงทุนเพิ่มเติม มันนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของรูเบิลและนำไปสู่การเติบโตของตลาดรัสเซีย (โดยปกติจะเล่นล่วงหน้าโดยคนวงใน)

เมื่อเงินดอลลาร์มีราคาถูกลงมาเมื่อเทียบกับรูเบิลถ้าเราคิดว่าราคาของสินทรัพย์ในรูเบิลยังคงไม่เปลี่ยนแปลงดังนั้นพวกเขาควรจะลดลงเกี่ยวกับเงินดอลลาร์และสกุลเงินอื่น ๆ บางทีการพึ่งพาตลาดรัสเซียจากราคาน้ำมันเป็นการแสดงออกถึงความสัมพันธ์ระหว่างตลาดโดยมีการเปลี่ยนแปลงในอัตราสกุลเงินของประเทศที่มีค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์บางอย่าง ดังนั้นแม้ว่าจะมีความสัมพันธ์ที่นี่ที่นี่เพื่อระบุปฏิสัมพันธ์ของดัชนี RTS กับหลักสูตรรูเบิลหรือสกุลเงินอื่น ๆ ก็ไม่มีเหตุผล

ความสัมพันธ์ (ความสัมพันธ์) คือ

ในระยะสั้น: คุณสามารถสรุปต่อไปนี้: การมีปฏิสัมพันธ์ของตลาดหุ้นรัสเซียกับดัชนี S & P500 สะท้อนถึงความเชื่อมั่นของตลาดโลกที่เกี่ยวข้องกับตลาดหุ้นโดยทั่วไป การมีปฏิสัมพันธ์กับราคาน้ำมันสะท้อนให้เห็นถึงความโดดเด่นแบบดั้งเดิมในดัชนีของรัสเซียของกลุ่มน้ำมันและก๊าซและความสัมพันธ์ส่วนใหญ่กับการเปลี่ยนแปลงของอัตราแลกเปลี่ยน

ความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีของ micex, siip และน้ำมัน

มีความสัมพันธ์อื่น ๆ ที่ต้องพิจารณาเมื่อลงทุนในตลาดหุ้นรัสเซีย: ตัวอย่างเช่นการมีปฏิสัมพันธ์ของตลาดรัสเซียด้วยการไหลเข้า / การไหลออกของต่างประเทศ เมืองหลวง .

ความสัมพันธ์ของหลักทรัพย์

ระหว่างความสามารถในการทำกำไร เอกสารที่มีค่า อาจสังเกตการพึ่งพาฟังก์ชั่น ซึ่งหมายความว่ามีกฎที่เข้มงวดที่ผูกค่าการคืนสินค้าของพวกเขา ที่ง่ายที่สุดคือการพึ่งพาเชิงเส้น

ในความสัมพันธ์ของตลาดการเงินระหว่างความสามารถในการทำกำไร เอกสารที่มีค่า มันมักจะไม่ทำงานฉันไม่ยาก ในกรณีนี้ค่าการทำกำไรกระดาษหนึ่งรายการอาจสอดคล้องกับค่าที่แตกต่างกันของผลผลิตกระดาษอื่น ๆ ดังนั้นจึงไม่มีกฎหมายที่เข้มงวดที่จะเชื่อมโยงค่าของผลตอบแทนของพวกเขา การพึ่งพาของชนิดนี้เรียกว่า stochastic หรือน่าจะเป็นหรือสถิติ ซึ่งหมายความว่าเมื่อเปลี่ยนผลผลิตของกระดาษหนึ่งใบคุณสามารถพูดคุยเกี่ยวกับประเภทของผลผลิตชนิดอื่น ๆ เท่านั้นที่สามารถนำกระดาษอื่นและมีความน่าจะเป็นอย่างไร สถานะของกิจการนี้อธิบายจากการดำรงอยู่ของปัจจัยจำนวนมากที่มีผลต่อการทำกำไรของสินทรัพย์เฉพาะและความจริงที่ว่าพวกเขาทั้งหมดเป็นเรื่องยากที่จะพิจารณา

ตัวอย่างของตัวเลือกพอร์ตโฟลิโอจากเอกสารสองฉบับภายในความสัมพันธ์ของอัตราผลตอบแทนของสินทรัพย์จาก -1 ถึง +1

เมื่อสร้างพอร์ตโฟลิโอระดับความสัมพันธ์ระหว่างอัตราผลผลิตของสองหลักทรัพย์สามารถกำหนดได้โดยใช้ตัวบ่งชี้ดังกล่าวเป็นค่าสัมประสิทธิ์ความแปรปรวนและความสัมพันธ์

Covariance พูดถึงระดับของการพึ่งพาตัวแปรสุ่มสองตัว มันสามารถใช้ค่าลบบวกและเท่ากับศูนย์ หาก Covariance เป็นบวกสิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าเมื่อเปลี่ยนค่าของตัวแปรหนึ่งตัวอื่น ๆ จะมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงในทิศทางเดียวกัน ดังนั้นด้วยความแปรปรวนร่วมเชิงบวกของผลตอบแทนของเอกสารสองฉบับที่มีการเพิ่มผลผลิตกระดาษแรก ผลผลิต ประการที่สองจะเติบโต เมื่อตกลงมากระดาษแรก ผลผลิต ประการที่สองจะลดลงเช่นกัน

ตัวอย่างของผลงานของพอร์ตโฟลิโอจากสองสินทรัพย์เมื่อมีความสัมพันธ์น้อยกว่า +1

ด้วยความแปรปรวนร่วมเชิงลบตัวแปรมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนไปในทิศทางตรงกันข้าม ในกรณีนี้การเติบโตของผลผลิตของกระดาษแผ่นแรกจะมาพร้อมกับการลดลงของผลผลิตของกระดาษที่สองและในทางกลับกัน ยิ่งคุณค่าของความแปรปรวนความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นระหว่างตัวแปรเท่านั้น หาก Covariance เป็นศูนย์ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

ตัวอย่างของตัวเลือกพอร์ตโฟลิโอที่มีระดับความสามารถในการทำกำไรที่แตกต่างกัน

สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ลักษณะของระดับความหนาแน่นของการพึ่งพาเส้นตรงของตัวแปรสองตัวและเป็นค่าที่ไม่มีขนาด แนวโน้มที่มีต่อการพึ่งพาเชิงเส้นของตัวแปรสองตัวสามารถมีอักขระที่เด่นชัดมากขึ้นหรือน้อยลง ดังนั้นค่าของสัมประสิทธิ์แตกต่างกันไปในช่วงจาก -1 ถึง +1 หากค่าสัมประสิทธิ์เป็น +1 มีการพึ่งพาการทำงานเชิงบวกระหว่างความสามารถในการทำกำไรของเอกสารสองฉบับ หากสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์เป็นบวก แต่น้อยกว่า +1 นอกจากนี้ยังมีการพึ่งพาระหว่างการทำกำไรของเอกสารสองฉบับ แต่เข้มงวดน้อยกว่า

หากค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์คือ -1 มีการพึ่งพาฟังก์ชั่นเชิงลบระหว่างการทำกำไรกระดาษ เมื่อปัจจัยความสัมพันธ์เท่ากับศูนย์ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

ความมุ่งมั่นของ Covariances ของผลตอบแทนของหลักทรัพย์สามแห่ง

ความสัมพันธ์ของการลงทุน

หลายคนโกหก นักลงทุน - ผู้เข้าร่วมในฟอรัมของเราปรับชุดเครื่องมือโดยใช้ การกระจาย และความสัมพันธ์ ฉันคิดว่าไม่มาก หากแนวคิดของการกระจายความเสี่ยงมีความคุ้นเคยอย่างน้อยที่สุดในระดับสุภาษิต: "อย่าเก็บไข่ทั้งหมดไว้ในตะกร้าเดียว" ข้อคิดเห็นของความสัมพันธ์ของสินทรัพย์ตัวอย่างเช่นฉันพบว่าค่อนข้างเร็ว ๆ นี้

การรวบรวมการกระจายการลงทุนของพอร์ตการลงทุนจากสินทรัพย์ที่มีผลประกอบการที่ไม่เกี่ยวข้องจะช่วยลดความเสี่ยงเนื่องจากในขณะที่กำไรจากสินทรัพย์รายหนึ่งตกลงไปที่อื่นอาจเติบโตขึ้น เมื่อพยายามสร้างพอร์ตการลงทุนที่หลากหลายจากสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์เชิงลบที่เด่นชัดเราสามารถรับผลกระทบที่ไม่คาดคิดและมีประโยชน์มากสำหรับเรา ผลผลิตทั้งหมดของพอร์ตการลงทุนอาจสูงกว่าความสามารถในการทำกำไรของสินทรัพย์ส่วนบุคคลและดังนั้นความเสี่ยงอาจต่ำกว่าความเสี่ยงของสินทรัพย์อื่น

การลงทุนการลงทุน

ข้อมูลการแลกเปลี่ยนหุ้นของสหรัฐฯเกี่ยวกับการพึ่งพาความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มสินทรัพย์ที่แตกต่างกันสำหรับปี 1926-2009 กำลังพูดถึง 2469-2552: ความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันระหว่างหุ้นขององค์กรขนาดเล็กและหุ้นขององค์กรขนาดใหญ่ - (+0.79) นี่คือความสัมพันธ์ที่ค่อนข้างสูง แม้ว่าจะไม่ใช่ 1 ยังคงมีหุ้นขนาดใหญ่และการแบ่งปันขนาดเล็กที่มีพฤติกรรมที่แตกต่างกัน ระหว่างหุ้นและพันธบัตรความสัมพันธ์ใกล้เคียงกับศูนย์แล้ว

ความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นและพันธบัตรระยะสั้นและตั๋วเงินคลังยังอยู่ใกล้กับศูนย์และแม้กระทั่งเชิงลบ

ผูกพันกับกันและกันมีความสัมพันธ์สูงพอ พันธบัตรระยะสั้นระยะยาวมีความสัมพันธ์เท่ากับ 0.8 - 0.9

พันธบัตรระยะยาวกับคลัง ตั๋วเงิน ในทางกลับกัน - การลดลงอย่างรวดเร็วในความสัมพันธ์

รูปแบบพื้นฐานของการกระจายความเสี่ยง

แยกต่างหากสหรัฐอเมริกาแคนาดาญี่ปุ่นและสหราชอาณาจักรแยกยุโรปภูมิภาคเอเชียและแปซิฟิก: ความสัมพันธ์ระหว่างภูมิภาคการโกหกอย่างใกล้ชิดค่อนข้างสูง ระหว่างเอเชียกับแปซิฟิกความสัมพันธ์ประมาณ 0.92 นอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์ที่ค่อนข้างสูงระหว่างแคนาดาและสหรัฐอเมริกา แต่ไกลออกไปจากกันและกันบริเวณนั้นคือความสัมพันธ์ที่ต่ำกว่าระหว่างพวกเขา แม้แต่ในญี่ปุ่นกับอังกฤษหรือญี่ปุ่นกับแคนาดาและสหรัฐอเมริกาความสัมพันธ์น้อยกว่า 0.5 สำคัญ! หากคุณต้องการลดความเสี่ยงของพอร์ตการลงทุนเราสามารถรวมหุ้นจากส่วนต่าง ๆ ของโลก

การพึ่งพาระหว่างจำนวนผู้ออกหลักทรัพย์ในพอร์ตโฟลิโอและผลลัพธ์ของพอร์ตโฟลิโอ

ความสัมพันธ์ระหว่างดัชนี micex, สอง pips ของบทสนทนา troika, ทอง, เงิน, ดอลลาร์, ยูโรและมอสโกอสังหาริมทรัพย์: สหสัมพันธ์ระหว่างดัชนีหุ้นและกองทุนหุ้นแน่นอน ความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นและพันธบัตรที่ไหนสักแห่งในระดับ 0.5 ระหว่างหลักทรัพย์และทองคำความสัมพันธ์ใกล้เคียงกับศูนย์ (แม้แต่ลบเล็กน้อย) ความสัมพันธ์ระหว่างทองคำกับเงินสูง ดังนั้นพยายามที่จะรวมไว้ในพอร์ตการลงทุนและทองคำและเงินของคุณไม่สมเหตุสมผล

ความสัมพันธ์ระหว่างดอลลาร์และเงินยูโรและระหว่างหุ้นและพันธบัตรเป็นศูนย์หรือแม้กระทั่งลบ ความสัมพันธ์ระหว่างที่อยู่อาศัยและดัชนี micex ในสหพันธรัฐรัสเซียนั้นเป็นลบ (ที่ลบ 0.17-0.18) สิ่งที่โดยวิธีการที่ค่อนข้างไม่ปกติของมาตรฐานโลก

บทสรุป: หากไม่มีการกระจายสินทรัพย์ที่ถูกต้องโดยคำนึงถึงความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันเป็นไปไม่ได้ที่จะสร้างผลงานการลงทุนที่มีประสิทธิภาพซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถคูณเงินทุนของคุณหรือในกรณีใด ๆ บันทึก

ความสัมพันธ์ของการลงทุนในญี่ปุ่น

ความสัมพันธ์ของราคาดอลลาร์และราคาน้ำมันและสัดส่วนผกผัน

ปัจจัยพื้นฐานเป็นพื้นฐานของการค้าในตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศพวกเขาอนุญาตให้คุณสร้างความสัมพันธ์ อัตราแลกเปลี่ยน กับเหตุการณ์เหล่านั้นหรือกิจกรรมอื่น ๆ บทความนี้จะพูดถึงความสัมพันธ์ของตัวบ่งชี้เช่นราคาน้ำมันที่มีหลักสูตรของดอลลาร์สหรัฐ เศรษฐกิจของอเมริกาเป็นหนึ่งในเศรษฐกิจที่ขึ้นอยู่กับพลังงานมากที่สุดในโลก สหรัฐอเมริกาของอเมริกาใช้ผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียมจำนวนมากดังนั้นการเพิ่มขึ้นของราคาน้ำมันดิบเพียงไม่สามารถ แต่ส่งผลกระทบต่อหลักสูตรของสกุลเงินประจำชาติ

พลวัตของราคาน้ำมันปี 2555

เหตุผลในการเชื่อมต่อนี้ค่อนข้างลึก แต่การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นทันทีในทันทีเนื่องจากตลาดมีแนวโน้มที่จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานบนพื้นฐานของปัจจัยทางจิตวิทยา เมื่อพิจารณาถึงอิทธิพลของราคาน้ำมันในอัตราเงินดอลลาร์มีสถานการณ์ที่ค่อนข้างคลุมเครือเพราะสหรัฐอเมริกาเป็นหนึ่งในผู้ผลิตน้ำมันรายใหญ่ที่สุดในเวลาเดียวกันจริง ๆ แล้วทำหน้าที่เป็นผู้ซื้อวัตถุดิบประเภทนี้ที่ใหญ่ที่สุด

ตามข้อมูลทางสถิติ เศรษฐกิจของอเมริกา มีผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียมของตัวเองไม่เพียงพอเพื่อให้แน่ใจว่าความต้องการของการผลิตทั้งหมดในขณะที่ส่วนหนึ่งของทองคำขาวขุดภายในประเทศไป ส่งออก . ด้วยเหตุนี้อเมริกาจึงถูกบังคับให้ซื้อประมาณ 9 พันล้านต่อปี บาร์เรล Black Gold ซึ่งแสดงอย่างมีนัยสำคัญในการเพิ่มมูลค่าของสินค้าอเมริกันทั้งในประเทศและในตลาดต่างประเทศ

ราคาสหสัมพันธ์น้ำมันและสกุลเงินสกุลเงิน USD / CAD

และการเพิ่มขึ้นของต้นทุนสินค้าตามที่ทราบกันดีว่าจะนำไปสู่ผลกระทบเชิงลบสำหรับสกุลเงินประจำชาติเสมอ นอกจากนี้ผลกระทบเชิงลบต่ออัตราแลกเปลี่ยนของเงินดอลลาร์อเมริกันยังมีความจริงที่ว่าการซื้อ บริษัท ทองคำทองคำต้องซื้อเงินตราต่างประเทศอื่น ๆ เนื่องจากผู้ส่งออกไม่ยอมรับการตั้งถิ่นฐานในดอลลาร์สหรัฐเสมอไป ตัวอย่างเช่นประเทศอาหรับจำนวนหนึ่งยังไม่ได้รับการถ่ายโอนอย่างเต็มที่ในการคำนวณน้ำมันในยูโร อันเป็นผลมาจากปัจจัยทั้งสองนี้เราเห็นภาพต่อไปนี้ราคาน้ำมันเพิ่มขึ้นเป็นผลให้เกิดการเพิ่มขึ้น ประโยค สหรัฐอเมริกาของสหรัฐอเมริกาในตลาด Forex ซึ่งเป็นผลมาจากหลักสูตรของมันลดลง

ราคาโลกสำหรับใบเสนอราคาทองคำและสกุลเงิน AUD / USD มีความสัมพันธ์โดยตรง

ในเวลาเดียวกันเมื่อราคาน้ำมันตกมีสถานการณ์ผกผันดอลลาร์สหรัฐดอลลาร์สหรัฐเติบโตอย่างแข็งขันในความสัมพันธ์กับสกุลเงินดังกล่าวเป็นยูโรดอลลาร์แคนาดาและสกุลเงินอื่น ๆ การพึ่งพานี้สามารถใช้งานได้สำเร็จในเกมในการแลกเปลี่ยนสกุลเงิน Forex สำหรับการซื้อขายทางเลือกที่ดีที่สุดที่สุดจะเป็นคู่ของดอลลาร์สหรัฐดอลลาร์สหรัฐ - แคนาดาเนื่องจากอยู่ในตราสารนี้ที่มีความผันผวนที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่จะสังเกตได้ . ถ้าเป็นไปได้คุณสามารถใช้คู่สกุลเงินดังกล่าวเป็น USD / RUR มันจะตอบสนองในทำนองเดียวกันกับเครื่องมือก่อนหน้า

Warbeds ซื้อเปิดในกรณีของการเพิ่มขึ้นของราคาทองคำสีดำคำสั่งขาย - ในกรณีที่ราคาลดลงสำหรับทองคำ นอกจากนี้สัดส่วนการผกผันยังถูกติดตามในขณะที่เสริมสร้างความเข้มแข็งให้กับดอลลาร์อเมริกันราคาผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียมและน้ำมันดิบลดลงอย่างเห็นได้ชัดคุณสมบัตินี้สามารถใช้เมื่อซื้อขายวัตถุดิบ

อัตราสกุลเงิน NZD / USD อย่างยิ่งขึ้นอยู่กับราคาดิบโลก

ความสัมพันธ์ของหลักสูตรรูเบิลและราคาน้ำมัน

О สงคราม ในซีเรียพวกเขาบอกว่าทุกคนที่ซื้อขายทองคำสีดำ Black Gold Brand Brent อยู่ในช่วง 100-110 ดอลลาร์ต่อ กระบอก . แต่ในโอกาสที่จะโค่นล้มชาวอเมริกันอีกรัฐบาล ฟิวเจอร์กับน้ำมัน เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วถึง 117 ดอลลาร์ จากนั้นมันเป็นตรรกะ การแก้ไข , และตอนนี้ เบรนต์ ซื้อขายประมาณ 115 ดอลลาร์

รูเบิลทำงานอย่างไร บ่อยมากนักวิเคราะห์สามารถได้ยิน: " รูเบิล เพิ่มขึ้นในฉากหลังของการเติบโตของน้ำมัน "หรือ" การเติบโตของเงินดอลลาร์มีความเกี่ยวข้องกับราคาน้ำมันที่ลดลง " มีความสัมพันธ์ของเงินดอลลาร์สำหรับรูเบิลและราคาน้ำมันหรือไม่? นี่เป็นความสัมพันธ์หรือไม่? ปีนี้? อัตราเงินดอลลาร์ต่อรูเบิลสัมพันธ์กับราคาน้ำมันจนถึงเดือนกรกฎาคมและในเดือนกรกฎาคม เบรนต์ ขึ้นไปและ รูเบิล - ไม่ใช่. ทำไมมันเกิดขึ้น

อัตราเงินดอลลาร์ต่อรูเบิลมีความสัมพันธ์กับราคาน้ำมัน

มีเหตุผลหลายประการที่นี่ ครั้งแรกงบประมาณที่ขึ้นอยู่กับราคาน้ำมันและอัตราเงินดอลลาร์ต่อรูเบิล งบประมาณนี้เป็นอัตราเงินดอลลาร์ที่สูงขึ้นและราคาน้ำมันดีกว่า ประการที่สองไม่เพียง แต่คนงานน้ำมันต้องการที่จะเห็นรูเบิลที่อ่อนแอกว่า การรายงานของผู้ส่งออกจำนวนมากคือ "ถาม" หลักสูตรที่ทำกำไรได้มากขึ้นสำหรับพวกเขา ประการที่สามการไหลออกของเงินทุนไม่ได้ไปที่ใดก็ได้ การไหลออกไปและไปใหญ่ ประการที่สี่ในอัตราแลกเปลี่ยนเงินดอลลาร์ธนาคารของธนาคารของรัสเซียสำหรับกระทรวงการคลังยังคงวางไว้ ประการที่ห้าเงินดอลลาร์เพิ่มขึ้นในความสัมพันธ์กับสกุลเงิน "อ่อนแอ" ทั้งหมดของประเภทรูเบิล (Rial บราซิลหรือรูปีอินเดีย)

ราคาช่วงและราคารูเบิล

การติดยาเสพติด งบประมาณ สหพันธรัฐรัสเซียจากการส่งออกวัตถุดิบได้กลายเป็นคำอุปมาในภาษาแล้ว งบประมาณของรัฐบาลกลางคือ 45 เปอร์เซ็นต์เต็มไปด้วยผลประกอบการจากการขายทองคำสีดำและผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียม ประมาณครึ่งหนึ่งของทองคำทองคำขุดในสหพันธรัฐรัสเซีย (246 ล้านตัน) ไปต่างประเทศและครึ่งหลังจะถูกนำไปรีไซเคิลบนโรงกลั่นรัสเซีย การคำนวณทองคำสีดำกับผู้นำเข้าจะดำเนินการเป็นดอลลาร์ เป็นผลให้รายรับของสกุลเงินจากการขายทองคำสีดำและกำหนดอัตราแลกเปลี่ยนรูเบิลในสกุลเงินดอลลาร์ ราคาทองคำสีดำมากขึ้นรายได้ดอลลาร์มากเท่าไหร่ตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศนานาชาติจะยิ่งใหญ่ขึ้นอยู่กับดอลลาร์รูเบิลที่แข็งแกร่ง และในทางกลับกัน.

USD / ถูคู่พึ่งพาน้ำมันเบรนต์

Sergey Guriv นิยามที่ประสบความสำเร็จและเป็นรูปเป็นร่างที่ประสบความสำเร็จและเป็นรูปเป็นร่างมากที่สุดของรูเบิลให้ Relation of the Russian Economic School: "รูเบิลรัสเซียเป็นรุ่นกระดาษของทองคำสีดำ น้ำมันอะไรเช่นรูเบิล เราตัดสินใจที่จะตรวจสอบด้วยความถูกต้องของคำพูดของรูเบิลและดอลลาร์ตรงกับกันและกัน กราฟของอัตราส่วนบาร์เรล - รูเบิลสำหรับเบนเนียมซึ่งรวมถึงราคาน้ำมันสูงสุด $ 146 ต่อบาร์เรลซึ่งมาในปี 2008 และราคาที่ลดลงสูงถึง $ 40 ต่อบาร์เรลในฤดูหนาว 2008-2009 แสดงใน สถิติ.

USD / ถูการพึ่งพายอดคงเหลือในการค้า

ระดับของการปฏิบัติตามค่าใช้จ่ายของรูเบิลกับราคาทองคำขาวสามารถโดดเด่นด้วยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่สร้างความสัมพันธ์ทางสถิติของปริมาณเหล่านี้ สัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ (โดยปกติจะใช้ค่าสัมประสิทธิ์เพียร์สัน) สามารถใช้ค่าจากหน่วยลบเป็นหนึ่งเดียว สำหรับกระบวนการอิสระ (ค่า) สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ต้องใช้ค่าใกล้กับศูนย์ และในทางตรงกันข้ามสำหรับกระบวนการขึ้นอยู่กับการทำงานสัมประสิทธิ์นี้กำลังเข้าใกล้หน่วยหรือหน่วยลบขึ้นอยู่กับลักษณะที่อุ่นหรือกำลังจะมาถึงของการเคลื่อนไหวของค่าภายใต้การศึกษา

พลวัตของสหสัมพันธ์ของหลักสูตรดอลลาร์ต่อรูเบิลน้ำมัน

ในกรณีของเราค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ซึ่งคำนวณในระยะเวลาหนึ่งปี (ตั้งแต่วันที่ 1 กุมภาพันธ์ 2552 ถึงวันที่ 1 กุมภาพันธ์ 2010) เป็นมูลค่าเท่ากับโมดูล 0.935 นี่เป็นระดับที่สูงมากของการปฏิบัติตามราคาของรูเบิลและราคาน้ำมัน: จากมุมมองของสถิติทางคณิตศาสตร์การเชื่อมต่อที่ใช้งานอยู่มีอยู่ เราจะสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ง่ายที่สุดของรูเบิลของรูเบิลในเงินดอลลาร์ที่เกี่ยวข้องกับการพึ่งพาเส้นตรงของหนึ่งจากอีก เส้นสีเขียวบนแผนภูมิแสดงพฤติกรรมการสร้างแบบจำลองของรูเบิล

ไม่จำเป็นต้องรู้คำว่า "ความสัมพันธ์" เพื่อประเมินผลภาพดังกล่าว หายไปกับรุ่นในช่วงราคาน้ำมันสูงสุดเมื่อรูเบิลแข็งแกร่งขึ้นและกลายเป็นเบรกสำหรับผู้ส่งออกในประเทศเนื่องจากการแทรกแซงรูเบิล ธนาคารกลาง ในตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศเพื่อยับยั้งอัตราดอกเบี้ย และในทางกลับกัน - ดอลลาร์ที่เข้มข้น การแทรกแซง ด้วยความอ่อนแอของรูเบิลในช่วงของราคาความล้มเหลวสำหรับน้ำมัน

ราคาน้ำมัน 2000

แบบจำลองนี้ช่วยให้คุณสามารถประเมินอัตราแลกเปลี่ยนรูเบิลในอนาคตเช่นสำหรับราคาถัง 90 ดอลลาร์อัตรารูเบิลสามารถเพิ่มขึ้นเป็น 27 รูเบิล / ดอลลาร์และในราคาบาร์เรล 50 ดอลลาร์สามารถลดลงถึง 35 รูเบิล / ดอลลาร์ ควรได้รับการยอมรับว่าเป็นรุ่นที่เฉพาะเจาะจงไม่ได้คำนึงถึงปัจจัยหลายอย่างรวมถึงตามที่แสดงอยู่แล้วการแทรกแซง ธนาคารกลาง แต่อย่างไรก็ตามแสดงหลักการทั่วไป

คำถามเกิดขึ้นว่าพันธบัตรที่ยากลำบาก "Barrel-Ruble" นานแค่ไหน? คำตอบ: จนกว่าโครงสร้างของการส่งออกของรัสเซียหรือสกุลเงินการชำระหนี้ในสัญญาน้ำมันควรมีการเปลี่ยนแปลง

ความสัมพันธ์สูงของอัตราแลกเปลี่ยนรูเบิลเป็นดอลลาร์และดัชนี RTS ในปี 2555

ความสัมพันธ์ของราคาน้ำมันและจีดีพีของรัสเซีย

ใน ov งาน ผู้จัดการฉันใช้ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพที่แตกต่างกันอย่างต่อเนื่อง (KPI) ฉันสนใจในระดับเศรษฐกิจมหภาค KPI ประเภท KPI ก่อนหน้านี้ฉันบอกเกี่ยวกับวิธีการทุจริตคือระดับของการทุจริตในสหพันธรัฐรัสเซียและประเทศต่าง ๆ ของโลกตามการประมาณการของศูนย์การวิจัยต่อต้านการทุจริตและความคิดริเริ่มที่โปร่งใสระหว่างประเทศ จากนั้นฉันก็พิจารณาถึงพลวัตของตัวบ่งชี้เศรษฐกิจมหภาคอีกแห่งหนึ่ง - การจัดอันดับของเสรีภาพทางเศรษฐกิจที่เกิดขึ้นจากศูนย์วิจัยอเมริกัน "มูลนิธิมรดก" และหนังสือพิมพ์ The Wall Street Journal และในที่สุดนำเสนอภาระภาษีในประเทศของโลก (ความทุกข์ยากภาษี) ที่ตีพิมพ์โดยนิตยสาร Forbes

ต้นทุนน้ำมันดิบในสหรัฐอเมริกา

เมื่อเร็ว ๆ นี้เนื่องจากการลดลงของราคาน้ำมันพวกเขาพูดเกี่ยวกับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับการดำเนินการ ประเทศราคาประหยัด . และฉันมีความสนใจในคำถามราคาน้ำมันอย่างใกล้ชิดกับตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจมหภาคของเศรษฐกิจภายในประเทศมีความสัมพันธ์กัน!?

มีราคาน้ำมันหลายประเภทและข้อมูลที่ฉันอ้างถึงไม่ใช่เรื่องธรรมดามากที่สุด ... แต่วิธีการที่พวกเขาจะแสดงให้เห็นอย่างเต็มที่และสะดวกสบายช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ได้จากด้านต่าง ๆ แม้จะมีความจริงที่ว่าความสัมพันธ์ระหว่างราคาน้ำมันประเภทต่าง ๆ ในความคิดของฉันเสร็จสมบูรณ์ บ่อยครั้งที่ปัญหาในเศรษฐกิจของประเทศมีความเกี่ยวข้องกับชื่อของ Yeltsin และความสำเร็จ - ปูติน ได้อย่างรวดเร็วก่อนการพึ่งพาอาศัยอยู่ไม่ชัดเจน แต่เป็นการวิเคราะห์ที่ตามมาจะแสดงผิวเผิน

พลวัตของ GDP และช่วงเวลาของประธานาธิบดีรัสเซีย

GDP ของรัสเซียในปี 2551 ราคา

ความสัมพันธ์ของราคาน้ำมันและขนาดของ GDP รัสเซียของสหพันธรัฐรัสเซียเพียงแค่ทำให้ฉันหลงทาง การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ฉันรู้ว่าการแสดงออก "บนเข็มน้ำมัน" หมายถึงอะไร ถ้า 97% ของลำโพง จีดีพี สหพันธรัฐรัสเซียมีความเกี่ยวข้องกับราคาน้ำมันสิ่งที่เหลืออยู่สำหรับปัจจัยอื่น ๆ ! พวกเขากำลังเล่นอย่างน้อยก็มีบทบาท!

กำหนดเวลาความสัมพันธ์ของราคาน้ำมันและจีดีพีของรัสเซีย

อย่าคิดว่าความสัมพันธ์สูงดังกล่าวเป็นลักษณะของตัวบ่งชี้เศรษฐกิจมหภาคทั้งหมด ดังนั้นอัตราเงินดอลลาร์จึงแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์เพียง 50% กับต้นทุนของทองคำสีดำ นั่นคือเพียงครึ่งหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงในหลักสูตรของเงินดอลลาร์สามารถอธิบายได้โดยสภาพแวดล้อมของตลาดน้ำมันทั่วโลก

ความสัมพันธ์ของราคาน้ำมันและหลักสูตรดอลล่าร์

จีดีพี สหรัฐอเมริกายังแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่ปานกลางกับราคาน้ำมัน แม้ว่าในสหรัฐอเมริกาความสัมพันธ์ยังอยู่ใกล้มาก

ความสัมพันธ์ของน้ำมันสหรัฐและ US GDP

ความสัมพันธ์ในจิตวิทยา

แนวคิดของความสัมพันธ์ที่ลวงตา ความสัมพันธ์ที่ลวงตา (ความสัมพันธ์ที่ลวงตา) เป็นปรากฏการณ์ทางจิตวิทยาที่สังเกตได้เกือบทุกคนเช่นเดียวกับเกือบทุกคนที่อยู่ภายใต้ภาพลวงตาของ Muller Lyer และภาพลวงตาอื่น ๆ

บางทีปรากฏการณ์ของความสัมพันธ์ที่ลวงตาจะง่ายต่อการเข้าใจหากคุณเรียกว่าคำว่า "ภาพลวงตาของการสื่อสาร" และสาระสำคัญของความสัมพันธ์ที่ลวงตาคือเหตุผลหนึ่งหรืออีกเหตุผลหนึ่งเห็นความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์คุณสมบัติ ปรากฏการณ์ที่ไม่ได้จริงๆ โดยปกติจะมีการสังเกตความสัมพันธ์ที่ไม่เหมือนกันในคู่ "อสังหาริมทรัพย์ - สัญญาณของการปรากฏตัวของทรัพย์สินนี้" ตัวอย่างเช่นหากบุคคลเชื่อว่าสีของเส้นผมสามารถพูดคุยเกี่ยวกับระดับของการพัฒนามนุษย์ทางจิตและความแข็งแกร่งของเส้นผมเป็นเรื่องเกี่ยวกับความแข็งแกร่งของตัวละครแล้วมันเป็นเพียงความสัมพันธ์ที่ลวงตา ในความเป็นจริงเป็นที่ชัดเจนว่าไม่มีการเชื่อมต่อระหว่างสีของเส้นผมและสติปัญญาหรือระหว่างความแข็งแกร่งของเส้นผมและไม่มีตัวละคร

ความสัมพันธ์ที่ลวงตาในจิตวิทยา

ปรากฏการณ์การทดลองของสหสัมพันธ์ที่ลวงตาถูกตรวจสอบครั้งแรกโดย Lauren Chepman (โดยวิธีการมันเป็นรูปแบบเดียวของผู้โด่งดังของเราแม้ว่าตัวแทนที่ผิดกฎหมายของ Anna Chapman) กลับมาในปี 1967 และเป็นนักวิจัยคนนี้ว่าคำว่า "ความสัมพันธ์ลวงตา" ตัวเองแนะนำตัวเอง การศึกษาดำเนินการดังนั้น การทดสอบในช่วงเวลาหนึ่งถูกนำเสนอ (ฉายบนหน้าจอ) ของคำสองสามคำเช่น "เบคอน - ไข่" คู่รักได้รับการรวบรวมดังต่อไปนี้: หนึ่งในสี่คำต่อไปนี้เป็นคำซ้าย: เบคอนสิงโตตา, บัด, และขวา - หนึ่งในสามคำต่อไปนี้: ไข่, เสือ, สมุดบันทึก

ดังนั้นคำศัพท์ 12 คู่จึงถูกนำเสนอต่อการทดสอบ: "เบคอน - ไข่", "เบคอน - เสือ", "เบคอน - โน๊ตบุ๊ค" ฯลฯ นอกจากนี้คู่รักเหล่านี้ถูกกำหนดหลายครั้งและสลับกันในลำดับแบบสุ่ม แต่แต่ละคู่ก็นำเสนอจำนวนครั้งเท่ากัน

อาสาสมัครในช่วงเวลาหนึ่งถูกฉายลงบนคู่ของคำศัพท์เช่นเบคอน - ไข่

จากนั้นอาสาสมัครขอให้ประเมินความถี่ของคำแต่ละคู่ และนี่คือจุดสำคัญของการทดสอบ แม้จะมีความจริงที่ว่าความถี่ในการนำเสนอของคำศัพท์แต่ละคู่นั้นเป็นเรื่องเดียวกัน แต่ก็มีหัวข้อที่สูงขึ้นประกาศความถี่ของการนำเสนอคำพูดที่มีโดยการแสดงผู้เขียนการทดลองของ "ความแข็งแกร่งของสมาคมวาจา" เหล่านี้เป็นคำศัพท์ต่อไปนี้: "เบคอน - ไข่" ( สมาคม บน adjacentness) และ "Lev - Tiger" ( สมาคม ในความคล้ายคลึงกัน)

ดังนั้นการทดสอบมีความคิดที่ลวงตาที่คำว่า "เบคอน" มีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับคำว่า "ไข่" และคำว่า "สิงโต" ด้วยคำว่า "เสือ" มากกว่าคำอื่น ๆ ซึ่งกันและกัน ให้ฉันเตือนคุณว่าในความเป็นจริงแต่ละคำ 12 คู่ถูกกำหนดเท่ากับจำนวนครั้ง

การสื่อสารภาพลวงตาคู่คำสิงโต - เสือ

ดังนั้นด้วยความสัมพันธ์ที่ลวงตาคนอย่างที่พวกเขาพูดสร้างความสับสนให้กับของขวัญของพระเจ้าด้วยอาการสัญญาณรบกวน: เห็นการเชื่อมต่อที่มันไม่ได้จริงๆ

ความสัมพันธ์ที่ไม่เหมือนกันและการทดสอบโปรเจค สำรวจ Lauren Chepman (พร้อมกับ Jin Chepman ภรรยาของเขา) และบทบาทของความสัมพันธ์ที่ลวงตาในการกำหนดลักษณะของบุคคลที่มีความช่วยเหลือจากการทดสอบโครงการที่เรียกว่า การทดสอบ Projective ดังกล่าวได้รับการศึกษาว่าเป็น "การวาดภาพของบุคคล" และ "ทดสอบ Rorshah"

ในขณะเดียวกันคู่สมรสของ Chepman สนใจว่าทำไมนักจิตวิทยายังคงใช้การทดสอบโครงการต่อไปแม้ว่าการล้มละลายของพวกเขา (ล้มละลาย) จะปรากฏซ้ำ ๆ ในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ (ล้มละลาย) เป็นเครื่องมือทางจิตและจิตแพทย์ การขาดการสื่อสารระหว่างนักพัฒนาที่เสนอของการทดสอบเหล่านี้โดยคีย์และการตีความกับลักษณะทางจิตวิทยาของบุคคลทดสอบ Chepmans แนะนำว่าการคงอยู่ดังกล่าวในการใช้การทดสอบที่ไม่ถูกต้องนั้นเกิดจากปรากฏการณ์ของความสัมพันธ์ที่ลวงตาซึ่งอยู่ภายใต้จิตวิทยา (เช่นทุกคน)

คนทดสอบโครงการ

ก่อนดำเนินการต่อไปยังคำอธิบายของการทดลองที่แท้จริงมีความจำเป็นต้องพูดคำสองสามคำเกี่ยวกับการทดสอบแบบโปรเจค

การทดสอบ Projective ขึ้นอยู่กับข้อสันนิษฐานว่าเมื่อตีความแรงจูงใจที่ไม่ล่าช้า (Blots) หรือเมื่อดำเนินงานที่ไม่ จำกัด (เพื่อวาดบุคคล) เรื่องที่ถูกกล่าวหาว่าจะอ้างถึงลักษณะตัวละครของพวกเขาอย่างแน่นอน ตัวอย่างเช่นนักพัฒนาของการทดสอบ "การวาดภาพมนุษย์" กะเหรี่ยง Makhovener แย้งว่านิติบุคคลที่เป็นพ่อ (น่าสงสัย) เมื่อดึงดูดการวาดภาพของบุคคลที่เน้นเป็นพิเศษจะทำให้ดวงตาของเขากังวลเกี่ยวกับผู้ชายของเขา - ดึงคนกล้ามเนื้อกังวลเกี่ยวกับสติปัญญาของเขา - วาดหัวใหญ่ ฯลฯ ในคีย์ในการทดสอบของ Rorshach ได้รับการอนุมัติตัวอย่างเช่นหากบุคคลมีความโน้มเอียงรักร่วมเพศจากนั้นเขาจะเห็น: ก้น, หลังผ่าน, อวัยวะเพศ, เสื้อผ้าสตรี, คน ของเพศที่ไม่มีกำหนดผู้คนที่มีสัญญาณของทั้งสองเพศ

ตัวอย่างการทดสอบโครงการ

ฉันคิดว่าผู้อ่านสังเกตเห็นได้ง่ายว่าลิงก์ที่อธิบายไว้ข้างต้นระหว่างสัญญาณและคุณสมบัติของตัวละครนั้นมีการเชื่อมโยงอย่างหมดจดและขึ้นอยู่กับความคิดในประเทศทุกวันความคิดที่น่ารำคาญ แท้จริงแล้วทำไมคนที่สงสัยเกี่ยวกับความเป็นชายของเขาและไม่วาดคนกล้ามเนื้อและรักร่วมเพศ - ไม่เห็นทางเดินด้านหลังในบล็อต? แต่ในความเป็นจริงไม่มีการเชื่อมต่อที่นี่

และ Chepmans ได้ทดลองแสดงให้เห็นว่าความสัมพันธ์ที่ลวงตาดังกล่าวในการตีความของการทดสอบที่กล่าวถึงที่กล่าวถึงนั้นขึ้นอยู่กับนักจิตวิทยามืออาชีพและผู้ที่ไม่มีทัศนคติต่อจิตวิทยา

Geri Chepman - นักจิตวิทยาที่มีชื่อเสียง

รูปแบบการทดลองค่อนข้างคล้ายกับโครงการทดลองเพื่อระบุความสัมพันธ์อันลวงซนบุรีซึ่งเราดูสูงขึ้น วิชาที่ได้รับการเสนอภาพวาดของบุคคลที่ทำขึ้นในฐานะผู้ป่วยคลินิกจิตเวชและคนที่มีสุขภาพดีและลักษณะทางจิตวิทยาที่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่นลักษณะ "กังวลเกี่ยวกับระดับของอัจฉริยะ" ติดอยู่กับร่างของบุคคลที่มีหัวขนาดใหญ่ ในเวลาเดียวกันให้ความสนใจ (!) บางอย่างและลักษณะทางจิตวิทยาเดียวกันถูกแนบไปกับภาพวาดที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่นลักษณะ "หมายถึงคนที่มีความไม่ไว้วางใจและความสงสัย" ติดกับภาพวาดทั้งสองด้วยสำเนียงเด่นชัดในสายตาของพวกเขาและภาพวาดที่ไม่มีคุณสมบัติใด ๆ ของภาพตา นอกจากนี้การรวมกันเช่นเดียวกับในการทดลองพิจารณาแล้วจำนวนเท่ากัน

ลักษณะทางจิตวิทยา

อาสาสมัครถูกขอให้สร้างการเชื่อมต่อระหว่างคุณสมบัติของภาพวาดและลักษณะทางจิตวิทยาของผู้เขียนภาพวาดเหล่านี้ และในฐานะผู้อ่านจะต้องเดาได้แล้วผู้ทดลองแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่ลวงตา: ตัวอย่างเช่นพวกเขาแย้งว่าลักษณะของตัวละครดังกล่าวเป็นความสงสัยรวมกับสำเนียงเด่นชัดในดวงตา นอกจากนี้: ภาพเดียวกันได้รับการสังเกตในชุดต่อไปของการทดลองซึ่งมีทั้งสองลักษณะ (ดวงตาที่เด่นชัดและความสงสัย) ไม่พบกันเลย!

วิธีที่คล้ายกันได้ดำเนินการกับการทดลองกับจุดของ Rorshah การตีความจะติดอยู่กับจุดที่กำหนดโดยบุคคลที่ผ่าน PsychoDiagnostics และลักษณะทางจิตวิทยาของคนเหล่านี้ ตัวอย่างเช่นการตีความของ "การผ่านด้านหลัง" เท่ากับจำนวนครั้งใกล้เคียงกับแต่ละลักษณะทางจิตวิทยาต่อไปนี้: มันมีแรงดึงดูดทางเพศกับผู้ชายคนอื่น ๆ ; เขาเชื่อว่าผู้ที่อยู่รอบ ๆ นั้นสอดคล้องกับเขา เขากำลังประสบกับความโศกเศร้าและภาวะซึมเศร้าเป็นเวลานาน เขากำลังประสบกับความรู้สึกที่แข็งแกร่งของการด้อยกว่าของตัวเอง

Rorschah Spots - การทดสอบทางจิตวิทยา

เช่นเดียวกับในการทดลองก่อนหน้านี้อาสาสมัครแสดงให้เห็นถึงปรากฏการณ์ของความสัมพันธ์ที่ลวงตาซึ่งเป็นสายของ "หลังผ่าน" ด้วยลักษณะทางจิตวิทยา "เขาแสดงให้เห็นถึงความดึงดูดทางเพศกับผู้ชายคนอื่น ๆ "

ความสัมพันธ์ที่ลวงตาในชีวิตของเรา แน่นอนว่าความสัมพันธ์ที่ลวงตาบิดเบือนการรับรู้ของเรากับคุณไม่เพียง แต่ในห้องปฏิบัติการ ตัวอย่างเช่นมันเป็นปรากฏการณ์ของความสัมพันธ์ที่ลวงตาซึ่งส่วนใหญ่เป็นตัวกำหนดการก่อตัวของแบบแผนที่เกี่ยวข้องกับบุคคลหรือบุคคลอื่นหรือส่วนสังคมอื่น ๆ

แบบแผน

หลายคน lzhenauki (โดยเฉพาะ lzzenayuki เกี่ยวกับวิญญาณ) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง, physiognom, socionics, graphuus, การพิมพ์ของอาชญากร Cesare Lombroso, Francology, Frams ของ B. Chigyr เกี่ยวกับความจริงที่ว่าชื่อของบุคคลนั้นกำหนดลักษณะของตัวละครเช่นเดียวกับคำสอนที่เห็นได้ชัด เช่น Chiromantia หลายแง่มุมของความสัมพันธ์ทางจิตวิทยามีรากฐานมาจากความสัมพันธ์ที่ลวงตา ในความสัมพันธ์ที่ลวงตาการเป็นตัวแทนของจิตวิเคราะห์สมัยใหม่และจิตวิเคราะห์ชนิดอื่น ๆ มากมายขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ที่ลวงตา Oshche ทางจิตวิทยาอย่างรุนแรงซึ่งผู้ชายวันที่)

Lzhenayuki หลายคนสร้างขึ้นบนความสัมพันธ์ที่ไม่เหมือนกัน

ความสัมพันธ์ในชีวิตประจำวัน

การเสริมสร้างความสนใจในวิทยาศาสตร์ทางจิตวิทยาต่อศักยภาพของการวิเคราะห์ความสัมพันธ์นั้นเกิดจากทั้งหมดใกล้เคียง ก่อนอื่นมันได้รับอนุญาตให้ศึกษาตัวแปรที่หลากหลายการตรวจสอบการทดลองซึ่งเป็นเรื่องยากหรือเป็นไปไม่ได้ ท้ายที่สุดสำหรับการพิจารณาทางจริยธรรมเช่นมันเป็นไปไม่ได้ที่จะทำการศึกษาการทดลองการฆ่าตัวตายยาเสพติดอิทธิพลของผู้ปกครองที่ทำลายล้างอิทธิพลของนิกายเผด็จการ ประการที่สองเป็นไปได้ที่จะได้รับข้อมูลที่มีค่าในช่วงเวลาสั้น ๆ เกี่ยวกับบุคคลที่มีการศึกษาจำนวนมาก ประการที่สามเป็นที่รู้จักกันว่าปรากฏการณ์หลายอย่างเปลี่ยนความจำเพาะของพวกเขาในระหว่างการทดลองในห้องปฏิบัติการที่เข้มงวด การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ช่วยให้นักวิจัยมีความสามารถในการทำงานกับข้อมูลที่ได้รับในเงื่อนไขใกล้เคียงที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ประการที่สี่การดำเนินการศึกษาทางสถิติของการพลวัตของการพึ่งพาหนึ่งหรืออีกครั้งมักจะสร้างข้อกำหนดเบื้องต้นเพื่อการทำนายกระบวนการทางจิตวิทยาและปรากฏการณ์ที่เชื่อถือได้

ความสัมพันธ์ของอายุขัยและรายได้ประชาชาติรวม

อย่างไรก็ตามควรคำนึงถึงว่าการใช้วิธีความสัมพันธ์นั้นเชื่อมโยงกับข้อ จำกัด หลักของหลักการที่สำคัญมาก

ดังนั้นจึงเป็นที่รู้จักกันว่าตัวแปรสามารถมีความสัมพันธ์และในกรณีที่ไม่มีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวเอง

บางครั้งอาจเป็นไปได้เนื่องจากการกระทำของสาเหตุสุ่มด้วยการผสมผสานของตัวอย่างเนื่องจากความไม่เพียงพอของเครื่องมือการวิจัยสำหรับภารกิจ ความสัมพันธ์ที่ผิดพลาดดังกล่าวสามารถกลายเป็นพูดว่า "พิสูจน์" ว่าผู้หญิงที่มีระเบียบวินัยวัยรุ่นจากครอบครัวที่ไม่สมบูรณ์มีแนวโน้มที่จะกระทำความผิดยิ่งไปกว่านั้นเป็นสิ่งที่เก็บตัวอย่างจริงจัง ฯลฯ

จำเป็นต้องจำไว้ว่า: การปรากฏตัวของความสัมพันธ์ไม่ใช่ตัวบ่งชี้ความรุนแรงและทิศทางของความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ

ความสัมพันธ์ของดัชนีสุขภาพและปัญหาสังคมที่มีความไม่เท่าเทียมรายได้

กล่าวอีกนัยหนึ่งโดยการตั้งค่าความสัมพันธ์ของตัวแปรเราสามารถตัดสินไม่เกี่ยวกับปัจจัยและอนุพันธ์ แต่การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิดและวิธีหนึ่งในนั้นตอบสนองต่อพลวัตของอื่น ๆ

ความสัมพันธ์ (ความสัมพันธ์) คือ

ไม่ใช่กับปัญหาทั้งหมดสามารถรับมือกับวิธีการทดลอง มีหลายสถานการณ์ที่นักวิจัยไม่สามารถควบคุมได้ว่าอาสาสมัครที่อยู่ในเงื่อนไขบางประการ ตัวอย่างเช่นหากคุณต้องการตรวจสอบสมมติฐานที่ผู้คนที่มีอาการเบื่ออาหารมีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงของรสชาติมากกว่าคนที่มีน้ำหนักปกติเราไม่สามารถรวบรวมกลุ่มวิชาที่มีน้ำหนักปกติและต้องการให้ครึ่งหนึ่งของพวกเขามีอาการเบื่ออาหาร! ในความเป็นจริงเราจะต้องกำจัดผู้คนที่ทุกข์ทรมานจากอาการเบื่ออาหารแล้วและผู้ที่มีน้ำหนักในบรรทัดฐานและตรวจสอบว่าพวกเขายังแตกต่างกันในความไวของรสชาติ โดยทั่วไปคุณสามารถใช้วิธีการสหสัมพันธ์เพื่อตรวจสอบว่ามีการเชื่อมต่อตัวแปรบางตัวซึ่งเราไม่สามารถควบคุมได้ด้วยตัวแปรอื่นที่คุณสนใจหรือในคำอื่น ๆ พวกเขามีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน

ความสัมพันธ์ของดัชนีของความเป็นอยู่ที่ดีของเด็กที่มีความไม่เท่าเทียมกันรายได้

ในตัวอย่างข้างต้นน้ำหนักตัวแปรมีเพียงสองค่า - ปกติและเบื่ออาหาร บ่อยครั้งที่มันเกิดขึ้นที่ตัวแปรแต่ละตัวสามารถใช้ค่าได้หลายค่าจากนั้นจึงจำเป็นต้องกำหนดค่าของหนึ่งและตัวแปรอื่น ๆ ที่สัมพันธ์กันระหว่างตัวเอง มันอาจกำหนดพารามิเตอร์ทางสถิตินี้เรียกว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และตัวอักษร R ค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ช่วยให้เราสามารถประเมินตัวแปรสองตัวที่เชื่อมต่อได้อย่างไรและแสดงโดยหมายเลขจาก -1 ถึง +1 ศูนย์หมายถึงการขาดการสื่อสาร การเชื่อมต่อที่สมบูรณ์จะแสดงโดยหนึ่ง (+1 ถ้าอัตราส่วนเป็นบวกและ -1 ถ้าเป็นลบ) เนื่องจากเพิ่มขึ้นจาก 0 ถึง 1 เพิ่มแรงการสื่อสารจะเพิ่มขึ้น

แสดงกราฟิกที่แสดงความสัมพันธ์

กราฟกระเซ็นแยกความสัมพันธ์ ข้อมูลสมมุติฐานเหล่านี้เป็นของผู้ป่วย 10 รายซึ่งแต่ละคนมีความเสียหายต่อไซต์สมองที่รับผิดชอบเท่าที่เป็นที่รู้จักสำหรับการรับรู้ของบุคคล ในรูปผู้ป่วยถูกจัดเรียงตามแนวนอนตามลำดับปริมาณของความเสียหายของสมองและจุดที่เหลือมากที่สุดแสดงให้ผู้ป่วยมีความเสียหายที่เล็กที่สุด (10%) และจุดที่เหมาะสมที่สุดแสดงให้ผู้ป่วยมีความเสียหายที่ยิ่งใหญ่ที่สุด (55 ). แต่ละจุดบนกราฟสะท้อนตัวบ่งชี้สำหรับผู้ป่วยที่แยกต่างหากในการทดสอบการรับรู้ของบุคคล ความสัมพันธ์เป็นบวกและเท่ากับ 0.90 รูปแสดงข้อมูลเดียวกัน แต่ตอนนี้พวกเขาแสดงการแบ่งปันคำตอบที่ถูกต้องและไม่ผิดพลาด ที่นี่ความสัมพันธ์เป็นลบเท่ากับ -0.90 ในรูปที่ความสำเร็จของผู้ป่วยในการทดสอบการรับรู้จะแสดงขึ้นอยู่กับการเติบโตของพวกเขา ที่นี่ความสัมพันธ์เป็นศูนย์

ความสัมพันธ์ของดัชนีสุขภาพและปัญหาสังคมเกี่ยวกับรายได้ประชาชาติรวม

สาระสำคัญของสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์สามารถแสดงได้โดยตัวอย่างของการแสดงกราฟิกของข้อมูลของการวิจัยสมมุติ ดังที่แสดงในรูปผู้ป่วยมีส่วนร่วมในการศึกษาซึ่งเป็นที่รู้จักกันล่วงหน้าว่าพวกเขาได้รับความเสียหายจากสมองและมันก่อให้เกิดความยากลำบากในการจดจำบุคคลที่แตกต่างกันในการรับรู้ (การผ่าตัด) มีความจำเป็นต้องค้นหาว่าความยากลำบากเพิ่มขึ้นหรือข้อผิดพลาดในการจดจำบุคคลโดยมีเปอร์เซ็นต์การเพิ่มขึ้นของเนื้อเยื่อสมองที่เสียหาย แต่ละจุดบนกราฟแสดงผลลัพธ์สำหรับผู้ป่วยแยกต่างหากเมื่อทดสอบเพื่อจดจำบุคคล ตัวอย่างเช่นผู้ป่วยที่มีความเสียหาย 10% เกิดข้อผิดพลาดในการทดสอบการรับรู้การทดสอบใน 15% ของกรณีและผู้ป่วยที่มีความเสียหาย 55% ทำข้อผิดพลาดใน 95% ของกรณี หากข้อผิดพลาดของการรับรู้ของบุคคลนั้นเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องด้วยการเพิ่มขึ้นของเปอร์เซ็นต์ของความเสียหายของสมองคะแนนในแผนภูมิจะเป็นเวลาทั้งหมดข้างต้นเมื่อย้ายจากซ้ายไปขวา หากวางไว้ในแนวทแยงในแนวทแยงของตัวเลขสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์จะเป็น R = 1.0 อย่างไรก็ตามหลายจุดตั้งอยู่ตามแนวทางที่แตกต่างกันของบรรทัดนี้ดังนั้นความสัมพันธ์ประมาณ 90% ความสัมพันธ์ 90% หมายถึงการเชื่อมต่อที่แข็งแกร่งมากระหว่างปริมาตรของสมองที่เสียหายและข้อผิดพลาดของการรับรู้ของบุคคล ความสัมพันธ์ในรูปเป็นบวกเนื่องจากความเสียหายของสมองที่มากขึ้นทำให้เกิดข้อผิดพลาดมากขึ้น

ความสัมพันธ์ของดัชนี Favell Children ที่มีรายได้รวมระดับชาติ

หากแทนที่จะเป็นข้อผิดพลาดเราตัดสินใจที่จะแสดงสัดส่วนของคำตอบที่ถูกต้องในการทดสอบการรับรู้พวกเขาจะได้รับตารางที่ปรากฎโดย Narusunk ที่นี่ความสัมพันธ์เป็นลบ (เท่ากับประมาณ -0.90) เนื่องจากการเพิ่มความเสียหายของสมองเพิ่มขึ้นสัดส่วนของคำตอบที่ถูกต้องจะลดลง เส้นทแยงมุมในภาพเป็นเพียงเวอร์ชั่นผกผันของอันที่อยู่ในรูปก่อนหน้านี้

ความสัมพันธ์ (ความสัมพันธ์) คือ

ในที่สุดหันไปหากราฟิกในภาพ นี่คือสัดส่วนของข้อผิดพลาดของผู้ป่วยในการทดสอบเพื่อรับรู้ถึงบุคคลขึ้นอยู่กับการเติบโตของพวกเขา แน่นอนว่าไม่มีเหตุผลที่จะเชื่อว่าส่วนแบ่งของบุคคลที่ได้รับการยอมรับมีความเกี่ยวข้องกับการเติบโตของผู้ป่วยและกำหนดการยืนยัน เมื่อย้ายจากซ้ายไปขวาจุดไม่แสดงการเคลื่อนไหวที่ตกลงกันไว้หรือขึ้นและกระจัดกระจายไปรอบ ๆ แนวนอน ความสัมพันธ์เป็นศูนย์

ความสัมพันธ์ของความเชื่อมั่นในคนส่วนใหญ่และความไม่เท่าเทียมกันรายได้

ความสัมพันธ์เป็นบวก (+) และลบ (-) เครื่องหมายสหสัมพันธ์แสดงว่ามีตัวแปรสองตัวที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์เชิงบวก (ค่าของตัวแปรทั้งสองกำลังเติบโตหรือลดลงในเวลาเดียวกัน) หรือความสัมพันธ์เชิงลบ (หนึ่งตัวแปรเพิ่มขึ้นด้วยการลดลงของอีกตัวแปรที่ลดลง) สมมติว่าจำนวนคลาสของชั้นเรียนโดยนักเรียนมีความสัมพันธ์ -0.40 พร้อมคะแนนในตอนท้ายของภาคการศึกษา (ยิ่งมีการผ่านมากขึ้นคะแนนน้อยกว่า) ในทางกลับกันความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนที่ได้รับและจำนวนคลาสที่เข้าชมจะเป็น +0.40 ความแรงของการเชื่อมต่อเหมือนกัน แต่ขึ้นอยู่กับว่าเราพิจารณาชั้นเรียนที่ไม่ได้รับหรือเยี่ยมชมหรือไม่

ความสัมพันธ์ของความเจ็บป่วยทางจิตที่มีความไม่เท่าเทียมกันรายได้

เมื่อการเชื่อมต่อของตัวแปรสองตัวเพิ่มขึ้นจาก 0 ถึง 1 เพื่อนำเสนอดีกว่าพิจารณาสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่เป็นบวกหลายประการ: สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนที่ได้รับในปีแรกของการศึกษาในวิทยาลัยและคะแนนที่ได้รับในปีที่สองเป็นเรื่องเกี่ยวกับ 0, 75, ความสัมพันธ์ระหว่างท่าทางของสติปัญญาเมื่ออายุ 7 ปีและระหว่างการทดสอบอีกครั้งที่ 18 ปีอยู่ที่ประมาณ 0.70 ความสัมพันธ์ระหว่างการเติบโตของผู้ปกครองหนึ่งคนและการเติบโตของเด็กในวัยผู้ใหญ่เป็นเรื่องเกี่ยวกับ 0.50 ความสัมพันธ์ระหว่างผลการทดสอบสำหรับความสามารถในการฝึกอบรมที่ได้รับในโรงเรียนและวิทยาลัยอยู่ที่ประมาณ 0.40 ความสัมพันธ์ระหว่างจุดที่บุคคลที่ได้รับในการทดสอบที่ว่างเปล่าและการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญด้านนักจิตวิทยาเกี่ยวกับคุณภาพส่วนตัวของพวกเขาคือประมาณ 0.25

ความสัมพันธ์ของการฆาตกรรมที่มีความไม่เท่าเทียมรายได้

ในการศึกษาทางจิตวิทยาสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์คือ 0.60 และสูงกว่านั้นค่อนข้างสูง ความสัมพันธ์ในช่วงจาก 0.20 ถึง 0.60 มีค่าจริงและค่าทางทฤษฎีและมีประโยชน์เมื่อขยายการคาดการณ์ ความสัมพันธ์จาก 0 ถึง 0.20 ควรได้รับการปฏิบัติอย่างระมัดระวังเมื่อการคาดการณ์การขยายผลประโยชน์นั้นน้อยที่สุด

ความสัมพันธ์ (ความสัมพันธ์) คือ

การทดสอบ ตัวอย่างที่คุ้นเคยของการใช้วิธีการเชื่อมโยงคือการทดสอบการวัดความสามารถบางอย่างความสำเร็จและคุณสมบัติทางจิตวิทยาอื่น ๆ เมื่อทดสอบกลุ่มคนที่แตกต่างกันในบางคุณภาพ (ตัวอย่างเช่นความสามารถทางคณิตศาสตร์ความคล่องแคล่วของมือหรือก้าวร้าว) มีสถานการณ์มาตรฐานบางอย่าง จากนั้นคุณสามารถคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ของการทดสอบนี้และการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรอื่น ตัวอย่างเช่นเป็นไปได้ที่จะสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวบ่งชี้ของกลุ่มนักเรียนในการทดสอบความสามารถทางคณิตศาสตร์และการประมาณการคณิตศาสตร์ของพวกเขาด้วยการฝึกอบรมเพิ่มเติมในวิทยาลัย หากความสัมพันธ์มีความสำคัญจากนั้นบนพื้นฐานของผลการทดสอบนี้คุณสามารถตัดสินใจได้ว่าใครจากชุดนักเรียนใหม่สามารถแปลเป็นกลุ่มที่มีข้อกำหนดที่เพิ่มขึ้น

ความสัมพันธ์ของนักโทษที่มีความไม่เท่าเทียมรายได้

การทดสอบเป็นเครื่องมือสำคัญของการวิจัยทางจิตวิทยา ช่วยให้นักจิตวิทยาได้รับข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับคนที่มีการแยกพวกเขาออกจากกิจกรรมทุกวันและโดยไม่ต้องใช้อุปกรณ์ห้องปฏิบัติการที่ซับซ้อน การทดสอบการก่อสร้างมีหลายขั้นตอนที่เราจะพิจารณาในรายละเอียดในบทที่ตามมา

ความสัมพันธ์ของเปอร์เซ็นต์ของการเรียนรู้ที่หยุดยั้งในโรงเรียนมัธยมที่มีความไม่เท่าเทียมกันรายได้

ความสัมพันธ์และความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการศึกษาเชิงทดลองและความสัมพันธ์ ตามกฎแล้วในการศึกษาการทดลองจัดการอย่างเป็นระบบหนึ่งตัวแปร (อิสระ) เพื่อกำหนดผลกระทบเชิงสาเหตุของตัวแปรอื่น ๆ (ขึ้นอยู่กับ) ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุดังกล่าวไม่สามารถมาจากการวิจัยสหสัมพันธ์ ความเข้าใจที่ผิดพลาดของความสัมพันธ์เป็นความสัมพันธ์เชิงสาเหตุสามารถแสดงได้ในตัวอย่างต่อไปนี้ อาจมีความสัมพันธ์ระหว่างความนุ่มนวลของแอสฟัลต์บนถนนของเมืองและจำนวนของการนัดหยุดงานแสงอาทิตย์ที่เกิดขึ้นในวันนี้ แต่มันไม่ได้ติดตามจากที่นี่ว่าแอสฟัลท์ที่อ่อนลงเน้นพิษบางอย่างที่นำคนไปที่เตียงในโรงพยาบาล . ในความเป็นจริงการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรทั้งสองนี้คือความนุ่มนวลของแอสฟัลต์และจำนวนของการนัดหยุดงานแสงอาทิตย์ - เกิดจากปัจจัยที่สาม - ความร้อนจากแสงอาทิตย์ อีกตัวอย่างง่ายๆคือความสัมพันธ์เชิงบวกสูงระหว่างนกกระสาจำนวนมากรังในหมู่บ้านฝรั่งเศสและอัตราการเกิดสูงที่ลงทะเบียนในที่เดียวกัน เราจะให้ผู้อ่านที่สร้างสรรค์ที่จะคาดเดาสาเหตุที่เป็นไปได้สำหรับความสัมพันธ์ดังกล่าวโดยไม่ต้องใช้การรื้อถอนของความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างนกกระสาและทารก ตัวอย่างเหล่านี้มีข้อควรระวังเพียงพอจากการทำความเข้าใจความสัมพันธ์เป็นความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ หากมีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวการเปลี่ยนแปลงในหนึ่งสามารถทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงไปยังผู้อื่นได้ แต่ไม่มีการทดลองพิเศษข้อสรุปนี้จะไม่ยุติธรรม

ความสัมพันธ์ของการเคลื่อนไหวทางสังคมและความไม่เท่าเทียมรายได้

แหล่งที่มาและลิงค์

ru.wikipedia.org - สารานุกรมฟรีของ Wikipedia

Bank24.ru - ธนาคาร 24 ชั่วโมงของสหพันธรัฐรัสเซีย

dic.academic.ru - พอร์ทัลของพจนานุกรมและ ecyclopedia

Statsoft.ru - ตำราสถิติอิเล็กทรอนิกส์

SuperScalper.ru - บริการสเก็ตสำหรับป้อมและ NYSE

Machinelearning.ru - ข้อมูลและทรัพยากรการวิเคราะห์การวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะ

Uchebnik.biz - ห้องสมุดนักศึกษาของทิศทางมนุษยธรรม

Testent.ru - เว็บไซต์การศึกษาของคาซัคสถาน

Fdvladimir.ru - Financial House "Vladimir" - นายหน้าในตลาดหลักทรัพย์

lib.qrz.ru - ห้องสมุดอิเล็กทรอนิกส์ของการวางแนวทางเทคนิค

Uchimatchast.ru - เว็บไซต์เกี่ยวกับคณิตศาสตร์ประยุกต์

Cito-web.yspu.org - Yaroslavl State Pedagogical University

Math.Sessr.ru - เครื่องคิดเลขออนไลน์ของค่านิยมทางคณิตศาสตร์และเศรษฐกิจ

Stathelp.ru - ความช่วยเหลือทางสถิติข่าวสถิติ

GAAP.RU - ทฤษฎีและการปฏิบัติของการบัญชีการเงิน

Goldenfront.ru - เว็บไซต์ของการลงทุนในทองคำ

Newsland.com - ข่าวในสหพันธรัฐรัสเซียและโลก

นักลงทุนสารานุกรม . 2013 .คำพ้องความหมาย :

ดูว่า "ความสัมพันธ์" ในพจนานุกรมอื่น ๆ :

  • ความสัมพันธ์ - ความสัมพันธ์ (หน้า 325) (จากสายอัตราส่วน Correlatio) คำที่ใช้ในด้านต่าง ๆ ของความรู้รวมถึงในจิตวิทยาเพื่อกำหนดความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันการปฏิบัติตามแนวคิดและปรากฏการณ์ จิตวิทยาส่วนใหญ่ ... ... สารานุกรมจิตวิทยาขนาดใหญ่

  • ความสัมพันธ์ - [ลาด Correlatio] ความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันอัตราส่วนของวัตถุหรือแนวคิด พจนานุกรมคำศัพท์ต่างประเทศ Komlev N.g. , 2006. ความสัมพันธ์ Novolatinsk จาก relata ทัศนคติซึ่งกันและกันตัวอย่างเช่นที่มีอยู่ระหว่างผู้พิทักษ์และอาการบวม คำอธิบาย 25000 ... ... พจนานุกรมคำศัพท์ต่างประเทศของภาษารัสเซีย

  • ความสัมพันธ์ - (ความสัมพันธ์) ระดับความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว x และ y ถูกกำหนดโดยเครื่องหมายและค่าของσi (xi μx) (yi μy) โดยที่μxและμyค่าเฉลี่ยของ x และ y ระหว่างตัวแปรสองตัวมีบวก ... ... พจนานุกรมเศรษฐกิจ

  • ความสัมพันธ์ - อัตราส่วน, ความสัมพันธ์, ความสัมพันธ์, การพึ่งพาซึ่งกันและกัน, การพึ่งพาซึ่งกันและกัน, การเชื่อมต่อระหว่างกันของคำพ้องความหมายของรัสเซีย ความสัมพันธ์ของที่ดิน, จำนวนคำพ้องความหมาย: 8 •ความสามารถในการทำงานอัตโนมัติ (1) ... พจนานุกรมคำพ้องความหมาย

  • ความสัมพันธ์ - (จากฟรานซ์อัตราส่วนความสัมพันธ์) ในสถิติเป็นที่เข้าใจว่าเป็นความสัมพันธ์ระหว่างค่าสถิติการศึกษาการจัดอันดับและกลุ่ม เพื่อกำหนดสถานะหรือการขาดงานของ K. สถิติสนุกกับวิธีพิเศษ K. วิธีการใช้ ... ... สารานุกรมการแพทย์ขนาดใหญ่

  • ความสัมพันธ์ - - - [http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index d = 23] ความสัมพันธ์ที่ระบุว่าการพึ่งพาซึ่งกันและกันของตัวแปรสุ่มสองตัว x และ y ไม่สนใจว่าจะถูกกำหนดหรือไม่ โดยบางสาเหตุพันธะหรือเพียงแค่สุ่ม ... ... ไดเรกทอรีนักแปลทางเทคนิค

  • ความสัมพันธ์ - ความสัมพันธ์ของสองค่าหรือมากกว่าซึ่งการเปลี่ยนแปลงในหนึ่งหรือมากกว่านั้นนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงในอื่น ๆ หรือคนอื่น ๆ เคมันถือว่าง่ายเมื่อพูดถึงความสัมพันธ์ระหว่างสองปริมาณหรือตัวแปร (เช่นระหว่าง ... ... พจนานุกรมเงื่อนไขทางธุรกิจ

  • ความสัมพันธ์ - ในสถิติทางคณิตศาสตร์ความน่าจะเป็นหรือการพึ่งพาสถิติ ตรงกันข้ามกับการพึ่งพาการทำงานความสัมพันธ์เกิดขึ้นเมื่อการพึ่งพาหนึ่งในสัญญาณจากที่อื่นนั้นซับซ้อนโดยมีจำนวนของปัจจัยสุ่ม ... พจนานุกรมสารานุกรมขนาดใหญ่

  • ความสัมพันธ์ - (จาก Lat. อัตราส่วน Correlalatio) 1) ในตรรกะ - อัตราส่วนระหว่างทั้งสองเหมือนกันในรูปแบบของการเชื่อมต่อ ถ้าขอบคุณการเปลี่ยนแปลงปกติในโครงสร้างความสัมพันธ์เดียวกลายเป็น isomorphic (เท่ากับในรูปแบบ) จากนั้นนี่คือความสัมพันธ์ของการเชื่อมต่อทั้งสอง ... ... ... สารานุกรมปรัชญา

  • ความสัมพันธ์ - และกรัม corrélation f. มัน. korrelation & lt; lat. อัตราส่วน Correlatio ระบุครั้งแรกในพจนานุกรมของการมี 1894 es ความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันอัตราส่วนของวัตถุหรือแนวคิด กฎแห่งความสัมพันธ์ ความสัมพันธ์ที่ใช้งานได้ เบส 1. การว่างงานที่เพิ่มขึ้นและ ... ... พจนานุกรมประวัติศาสตร์ของการแกล้มกอกภาษารัสเซีย

  • ความสัมพันธ์ - [ความสัมพันธ์] ค่าลักษณะการพึ่งพาซึ่งกันและกันของตัวแปรสุ่มสองตัว x และ y ไม่แยแสว่าจะถูกกำหนดโดยพันธะเชิงสาเหตุบางอย่างหรือเพียงความบังเอิญแบบสุ่ม (ความสัมพันธ์เท็จ) เพื่อตรวจสอบสิ่งนี้ ... ... เศรษฐศาสตร์และพจนานุกรมคณิตศาสตร์

Добавить комментарий