相关性 - 什么是简单的单词

什么是相关性,相关性 - 关于复杂的简单词语

2021年1月22日。

您好,亲爱的博客读者ktonanovenkogo.ru。当有些人听到“相关”这个词时,那么通常只是陷入昏迷状态。很清楚:来自数学和统计数据的世界的可怕术语。

立即看到沉闷的图形,多层公式,在看你想要得分和哭泣的时候。事实上,一切都更容易。

相关性

花了几分钟才能阅读本文,您将学习相关性是什么以及如何在日常生活中使用它。

相关定义 - 它是什么

简单的单词,相关性 - 这是互连 两个或几个随机参数。当一个值增长或减少时,另一个也会发生变化。

解释示例:气温与冰淇淋的摄入之间存在相关性。天气越热,丑陋的美食人买人。反之亦然。

相关性......

通过研究大量的统计数据来建立这种模式。我们收集有关冰淇淋消费的信息,多年来与同一时期的温度波动的信息。然后比较和寻找成瘾。

相关 - 它意味着 相互关联 有一些东西。存在正面和负相关性。

与一个参数相比,越多。例如,大于农民对肥料的浪费,收获越丰富。随着反向相关性,一个值的生长伴随着另一个值的减少。建筑物越高,它与地震相反的差。

相关性是没有保证的关系

考虑一个直接相关的例子:人类福祉水平越高,预期寿命就越大。为人们提供高品质的食物,及时接受医疗保健。与穷人不同。

然而,不可能自信地说出某种寡头,而某种寡头将比这乞丐居住。

这只是一个特定情况可能不起作用的统计概率。这种相关性不同于线性依赖性,其中结果以100%的概率已知。

但如果我们采取了数十万富人和相同数量的穷人的样本,比较他们的预期寿命,那么一般趋势将是正确的。

相关系数

这是一个表示为“R”的数字。它位于-1至1.中的间隔。反映了值互连的强度和极点。让我们来看看这个例子:

系数的值 相关性是什么? 它对什么说了?
r = 1。 强正相关 吃蓝莓的人有敏锐的视力。吃蓝莓!
r小于0.5 弱正相关 有些人喜欢蓝莓有敏锐的视力。但这并不完全。简而言之,没有任何东西可以理解。但是,在以防万一中,最好吃蓝莓。
r = 0. 没有相关性 蓝莓和愿景没有连接。
r少于-0.5 弱负相关 由于蓝莓,有愿景的损害。不要冒险。
r = -1。 强负相关 几乎所有吃蓝莓的人都变暗了。爆裂蓝莓!

相关系数的大小由公式计算:

相关系数

如果它突然在眼中变暗和不可抗拒的欲望,即关闭文章(人道主义综合症),也就是说,可以更容易。 微软艾尔 一切都将在“Cornel”功能的帮助下进行。这是这样的:

Cornel功能

通过计算来判断,人类生长实际上不会影响薪水水平。

相关性和可能假设的真正原因

美元率和油的成本负相关。我们可以假设:黑色金属价格上涨会导致美国货币的价值。但为什么要发生?这些现象之间的联系来自哪里?

相关性的确定是一项非常艰巨的任务。数以千计的各种因素被交织在一起,其中一些是隐藏的。

也许这一事实是美国是世界上最大的石油消费者。每天他们进口约720万桶。减少黑色金属的价格对美国经济有益,因为它允许你花费少钱。因此,美元正在增长。

相关性相关性

相关性提供了能力 制作输出 来自统计数据。

例如,我们发现人员收入与其效率之间存在负面关系。我们的假设:“懒惰和乐福鞋不仅仅是负责任的员工。”然后我们将修改动机系统并摆脱无用的人。

假设只是统计输出,假设。它可能很可能是错误的。

据统计,更多的消防员参与灭火,造成严重损害。来自这里的假设可以做些什么?消防员造成伤害,让我们削减他们!但如果你弄清楚,伤害的真正原因就是火。并且灭火的人数的增加是火焰规模的结果。

我们的宇宙是无限的,这意味着尽管完全没有因果关系,你总是可以找到几个变量相互关联的变量。即使是最暴力的想象力也无法解释它结合了奶酪和杀手毯:

毯子杀手

有关此主题的更多信息,请参阅视频:

如何在相关的帮助下,人们变得更加丰富

任何投资者的主要规则:不要将所有鸡蛋放在一个篮子里。建议将附件变化(它是什么?) - 分发。因此,人们购买股票而不是一家公司,但十几个不同,形成投资组合。如果有些公司引用跌倒,那么剩下的九个将能够发挥堕落或至少减少损害。

但这是理论上,在实践中,所有都破坏了相关性。问题是,行业内部各种公司的股份成本甚至全国都能强烈相关。巨大公司的问题挑起了市场上的恐慌,乍一看,降低了其他资产的成本,彼此无关。 2008年,雷曼兄弟崩溃,导致了世界市场的连锁反应和崩溃。

因此,在投资时,您需要尝试选择方向 彼此无关 (R正在努力0)。

例如,一对“金 - 美国债券”= -0.13。如果您从完全独立的部分收集公文包,则将减少金融损失的风险。

彼此的领土近似值增强了相关性。因此,有必要考虑世界各个点的选项,尽可能彼此。

在生活中,这一原则也有效。如果您的技能和知识允许程序员,出租车司机,水管工和一名记者 - 您受到失业风险的影响。

备忘录

  1. 相关性是若干变量的比率,相互依存。
  2. 沟通是积极的和消极的。
  3. 相关系数决定了来自另一个变量的相互依赖程度。
  4. 基于相关性,人们推动假设(通常是错误的)。
  5. 相关性的真正原因有时隐藏在各种因素和外力下。
  6. 存在误相关。
  7. 将鸡蛋放在篮子上,记住他们不应该彼此相关。

祝你好运!看到Ktonanovenkogo.ru页面上的快速会议

资产的相关性是什么,如何确定它以及如何在市场上使用它

许多新手交易商已经根据其价格动态的各种资产的相关性的相关性,其实际上允许交易员允许交易者进行有利可图的交易(例如,根据货币对的相关性)的相关性。资产的相关传统上与短期交易方法相关联,但相关的相关概念是非常积极使用和投资组合管理者,这使得这一现象非常重要地成功交易。

定义和相关逻辑

可以说,相关性是两个随机变量之间的相互作用的统计测量。如果我们谈论交易中的相关性,那么两个交易资产。那些。如果任何资产中的两个显示同步成本动态,那么我们可以说这些资产显示直接相关或其相关系数大约等于一个。

如图。 1.直接相关的例子。
如图。 1.直接相关的例子。

如果资产显示价格变化的相反动态,那么我们可以得出结论,它们显示了反向相关性,在这种情况下,这将大致等于减号。

如图。 2.反向相关的一个例子。
如图。 2.反向相关的一个例子。

但是,当然,并非所有资产都显示出这种相关性,即使具有直接和反向相关的资产有时会开始生活自己的生命,并以相关资产显示完全不同的动态。那些。相关值可以是Okolonul(当资产显示价格变化的无关性质时),随着相关性可以定期增加如何增加(当资产开始在动态中显示一些相似性时)并减少,leve进入负值(显示相反扬声器)。

如图。 3.不完全相关的例子。
如图。 3.不完全相关的例子。

短期交易中的相关性

第一个缩放策略之一是基于相关性的交易系统。因此,RTS指数上的期货重复了E-Mini SNP的期货动态,并在一段时间延迟实施了这一重复,允许Scalperas在美国指数的价格障碍方向上进行交易,具有很高的可能性获得利润。对于Trader Slanga上的这种高级相关性,有一个术语“指南” - 也就是说,其脉冲动态预先确定“从属”相关工具的动态的资产。实际上,缩版者,在美国贸易开幕期间观看SNP动态的方向,在留下重要统计数据时,在测试重要层面时,SNP在RTS指数上进行了类似的张费品指数的交易,并以如此直接的方式获得。是的,有时我们的未来开始朝着相反的方向移动,但在这种情况下,ScalPerst关闭了他们的交易,观察风险管理。

如图。 4. RTS索引和SNP索引上的速率相关的示例。
如图。 4. RTS索引和SNP索引上的速率相关的示例。

此外,在短期贸易中,Gazprom和Sberbank股票的相关性与RTS指数上的期货交易。事实是,RTS指数中的主要“重量”只有像Gazprom和Sberbank这样的重量级。如果在盘中帧中的这两个资产开始展示发言者的同步性,则手提斯门对类似方向进行的交易,意识到RTS指数上的RTS指数和期货最有可能重复这种综合的这种运动“指导”。此外,如果交易者处于有利可图的交易并开始观察到同步移动资产开始显示已经不同的动态,则交易利润的完整或部分固定。

如图。 5. RTS指数和Gazprom和Sberbank股票上的期货相关性。
如图。 5. RTS指数和Gazprom和Sberbank股票上的期货相关性。

但是,值得理解的是,市场状况可能会发生变化,并且以前表现相关的相关性可能会违反。但新的也可以形成 - 这一切都取决于市场关注的焦点。

建筑证券组合时的相关性

在各种分析审查中,我们经常可以符合“具有这样的索引的索引值”等短语,您应该将纸张招聘到投资组合中,并以这样的事情 - 修复利润。“如果从关联的角度看这句话,你可以做出以下结论。在莫斯科证券交易所,交易大约三百股股票,其中五十次在室内的秩序,并且指数结构中的主要重量级并不大。尽管如此,该指数是俄罗斯股市的晴雨表,所以我们可以说,如果该指数表现出动态的强烈增加,则最有可能与具有不同价值的足够大的证券不同与索引的相关性。

相反,如果指数降低,股票的宽前面将与指数的动态增长得多。因此,可以说,当索引本身开始从所达到的支持下恢复时,必须在索引中从有意义的支持下进行主投资组合采集。此外,如果我们认为其下降的可能性从指数抵抗力增加,因此在这种情况下,部分开放职位上的部分利润可以是固定的。

当然,各种论文将具有与指数不同的相关性。许多论文将显示对一个非常重要的相关性近似,许多论文甚至可以表现出反向相关性,但大多数论文都将显示分离相关性。但在指数的强大增长的情况下,最有可能的是,部分增长将能够举办此类论文。

如图。 6.来自索引支持的股份的动态示例。
如图。 6.来自索引支持的股份的动态示例。

值得注意的是,在造纸行业中可以显示出略微增加的相关性,但并非总是如此。因此,例如,如果石油成长,那么我们就可以承担石油和天然气部门的增长。如果我们看到重量级行业的快速增长,我们可以承担一定的增长和一定数量的其他分支证券。这将是直接相关的一个例子。

如图。 7.石油和天然气部门的石油和纸张相关的一个例子。
如图。 7.石油和天然气部门的石油和纸张相关的一个例子。

当纸张的一个分支的生长时,任何其他行业都会发现相反的情况。因此,如果例如,美元增长可以成长造纸出口国,同时能够在转换货币时能够获得高卢布的收入,然后国内需求文件,相反,可以显示下行动态,由于人口的购买力随着货币成本的增加而减少。

如图。 8.美元相关,出口商文件和内部需求的一个例子
如图。 8.美元相关,出口商文件和内部需求的一个例子

输出

在执行短期贸易和建立证券组合的情况下,理解市场相关性是成功交易所必需的。了解证券交易所的相关性允许您查看市场不像斑态证券,而是作为展示整体发展的综合结构。即,对市场流程的全面了解已经向交易的新理解水平显示了交易者。

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更有趣的材料 来源

相关性是两件事,人或想法之间的相似性或关系。意味着在两个假设,情况或事物之间存在的相似性或等价。

在统计和数学领域中,相关性是指彼此相关联的变量(两个或更多个)之间的测量。

相关词是女性属的名词,它发生在拉丁文中(同时)(同时)+“相关性”(比率))被读为“相关性”,而是“比率”或“关系”或“关系” 。

“关联”一词可以由同义词替换,例如:通信,依赖性,关系,关系,相互依赖和互连。

相关分析

相关系数的目的是确定众所周知的数据集或其他已知信息之间存在的关系的强度。

相关系数的值可以从-1到1变化,结果确定相关性是否为负或正。

为了解释系数,有必要知道1表示变量之间的相关性是完全正数,而-1表示它是完整的负面。如果系数为0,则变量不依赖于彼此。

Pearson相关系数(Pearson)

在统计数据中,Pearson相关系数(R-PEREST),也称为Pearson产品相关系数(或PPMCC或PCC),测量相同度量标准中的两个变量之间的关系。

计算Pearson相关系数

方法1)使用协方差和标准偏差计算Pearson相关系数

Pearson公式。

在哪里:

sxy.person.2。这是Covaria.

sx.person2。这是变量x的标准偏差,

Syperson2。这是变量Y的标准偏差。

在这种情况下,计算包括首先搜索变量之间的协方差和它们中的每一个之间的标准偏差。

然后,您需要将协方差划分为乘以两个标准偏差 - 从上面进行分数并将协方差放在上面,并从下面乘以两个标准偏差。

通常,这些任务已经具有标准变量偏差或它们之间的协方差,它仍然是应用公式。

方法2)利用源数据计算Pearson相关系数(没有协方差或标准偏差)

使用此方法,最简单的公式如下所示:

Pearson.formula。

例如,如果我们假设我们通过两个变量观察到n = 6的数据:葡萄糖(y)和年龄(x)的水平。例如,这是六个人的统计数据,我们知道他们的年龄和葡萄糖水平。在下表中,您将看到此数据:在43岁的第一个人,葡萄糖99水平,在第二岁,21岁,葡萄糖水平65,在第三岁以下,这是25岁,葡萄糖79等。计算应通过以下步骤执行。

步骤1:填写如下所示:使现有数据I,X,Y并为XY,X²,Y²添加空列。

嘘

步骤2:乘以x和y来填充“xy”列。例如,在第一行中,它将是x1y1 = 43×99 = 4257。

Shag2。

步骤3:取X的值并在正方形中构建它,在x²列中写下结果。例如,我们表中的第一行将是x12 = 43×43 = 1849。

骗局

步骤4:执行与步骤3中的相同,但现在使用y列并在Y²列中写下计算。例如,在我们的表中的第一行中将是Y12 = 99×99 = 9801。

Shag4。

步骤5:制作每个列的量并将结果放在下面的每个列。例如,列年龄X的总和是43 + 21 + 25 + 42 + 57 + 59 = 247。

骗局

步骤6:使用相关系数公式。

Pearson.formula。

Pearson.reshenie。

与-1至1的相关系数范围。我们的结果是0.5298或52.98%。这意味着变量具有中等的正相关性。

那些。年龄和葡萄糖水平彼此相互依赖(由于0.5298的系数远远超过0),但不是很强(因为系数仍然远非1)。并且阳性,由于系数大于0,这意味着葡萄糖和年龄上升在一起,而不是反之亦然(即,年龄越高,葡萄糖水平越高。

Spearman相关系数

在统计数据中,也存在一种精神的相关系数,这是以查尔斯爱德华斯普尔曼(Spearman)的统计数据命名。

这种系数的目的是测量两个变量之间的比率的强度,无论它们是线性还是线性。

精神的相关性用于估计两个分析的变量之间的关系的强度是否通过单调函数(保留或反转初始序列的比率的数学函数)来测量。

如何计算精神的相关系数

Spearman公式。

对精神的相关系数的计算已经与前一个略有不同。为此,您需要将可用数据组织到下表。

矛曼。

1.您必须有两对彼此对应的数据。你必须在这张表中制作它们。例如,餐馆的董事会想知道水瓶订单数与甜点订单数量之间是否存在联系。导演在4个表的随机数据上。因此,它突破了两对数据:其中“数据A”是甜点的订单,以及“数据B” - 耗水器(即,第一张表排序7点甜点和8瓶水,第二次甜点和3瓶瓶水等):

数据1数据B

2.在“排名”列中,我们将分类在“数据A”中的观察,增加:“1”是列中的最低值,n(总观察) - “数据A”中的最高值列。在我们的示例中,这是:

数据数据B等级a

3.对第二列“数据B”进行相同的定位(观察分类),在“排名B”列中写入。

排名B.

4.在“D”列中,考虑两个最后一列的差异 - 排名(A - B)。您不需要考虑此处(在下一步中,您会发现为什么)。

排名D.

5.在“D”列中获得的每个值的世界能量响起。

排名D V KVADRATE

6.制作您在“D2”列中的所有数据的量。它将是σd²。在我们的示例中Σd²= 0 + 1 + 0 + 1 = 2。

现在我们使用Spearman的公式。

配方矛队。

在我们的情况下,n = 4,我们通过数据对(对应于观察次数)来看。

n par dannih。

8.最后,替换公式中的数据。

Spearman Reshenie。

我们的结果是0.8或80%。这意味着变量具有正相关性。

也就是说,这家餐馆客户的水瓶和甜点的订单相互依赖(由于系数为0.8距离0),但不是完全(因为系数非常接近1,但不等于1) 。呈阳性,由于系数大于0,这意味着水的量和甜点数量增加在一起,而不是反之亦然(即,消耗的水量越高,消耗的甜点数量越高)。

线性回归

当已知其他变量的值(x)时,该公式用于估计变量(y)的可能值。

值“X”是一个独立的变量或预测器,以及“Y”依赖变量(也是可变响应)或指定问题的答案。

线性回归用于验证“Y”值如何根据变量“X”而变化。直接,包含检查此变化的值,称为线性回归线。

如果关系在从属变量(“Y”)和独立变量(X“之间,则回归将被称为简单的线性回归。

简单的线性回归

yi =β0+β1xi+εi

在哪里:

β0 - 偏移(段长度切断坐标轴直接y)

β1 - 倾斜y,

I-M观察中变量Y的εi-instor errat。

Prostaya lineinaia regressia。

另见对数和标准偏差值。

但是,我们并不孤单。世界上几乎任何股市都与美国股票市场密切相关,主要反应在那里发生的事情。除了市场互动的根本原因 首都 它还对自动交易工具产生了强烈影响。这在微观水平(蜱虫)上特别清楚地表现出来。 S&P500索引的每个刻度运动立即响应FTSE,DAX,MICEX,Bovespa索引的相应变化。各地存在这种相关性,是制作交易者决策的基础。

接下来,有几个图表显示了S&P500索引如何互动索引 rts. 和油价。这些图表显示了S&P500,索引的变化 rts. 和油价占计划上规定的参考点的百分比。

该图突出了3月的情况,当RTS指数超出黑金时,而不是S&P500指数。这是北非和中东局势恶化的时期。增加油价对美国股市产生了负面影响,但同时导致俄罗斯股市的集会。注意另一个事实:俄罗斯股市的逆转几乎总是比石油价格更早地发生。下图显示了自称以来的相关性 Ben Bernenice 在杰克逊Holl,他宣布即将到来的QE2计划。

正如我们所看到的,几乎到了新年的标准普尔P500,RTS指数和油几乎同步地移动。 1月 - 2月,黑金中的季节性修正发生了,但俄罗斯市场继续与美国成长,掌握 这通常在年初分配投资基金。以下图表显示了2007年美国股市峰自2007年以来的相同的相关性。黑金中令人印象深刻的抛物线集会仍然是俄罗斯股市的难道。

该图吸引了油价与RTS指数之间传播的稳定性。以下图表向我们展示了2004年1月的相关性。在此期间投资美国股市并没有带来任何利润。

最后,来自本系列的最令人印象深刻的时间表:从2000年初开始。

正如我们所看到的,虽然石油和RTS指数在此期间发布了非常强劲的增加,但分别为450%和1500%,美国股市在此期间几乎没有离开负面区域。毫无疑问,还有其他影响俄罗斯股市的因素。例如,卢布汇率。加强卢布率导致俄罗斯市场的资金涌入。增长速度 额外资本投资 它导致卢布的增加,因此有助于俄罗斯市场的增长(通常它由内部人士提前播放)。

当美元相对于卢布越来越便宜,那么,如果我们认为卢布的资产价格保持不变,因此他们应该向美元和其他货币脱颖而出。也许俄罗斯市场对油价的依赖表达了市场之间的关系,以各种腐蚀系数的国家汇率变化。因此,尽管这里也存在一定的相关性,但是要识别RTS指数与卢布课程的相互作用,或者一些其他货币没有意义。

相关性(相关)是

简而言之:您可以得出以下结论:俄罗斯股市与S&P500指数的互动反映了与股票市场有关的全球市场情绪;与油价的互动反映了俄罗斯石油和天然气部门的传统优势,以及大多数与货币汇率变化的关系。

小鼠,SIIP和油指数之间的相关性

在投资俄罗斯股市时需要考虑其他相关性:例如,俄罗斯市场与外国涌入/流出的互动 首都 .

证券的相关性

盈利能力之间 宝贵的论文 可以观察到功能依赖性。这意味着存在严格的规则,绑定了返回的值。最简单的是线性依赖。

在盈利能力之间的金融市场关系中 宝贵的论文 它通常不起作用,即不艰难。在这种情况下,一份纸质值可能对应于其他纸张产量的不同值。因此,没有严格的法律,将与其归来的价值联系起来。这种依赖性称为随机或概率或统计。这意味着在更换一张纸的产量时,您只能讨论其他类型的收益率可以采取另一种纸张和概率。这种状况是通过影响特定资产盈利能力的大量因素来解释,以及所有这些都很难考虑的事实。

两篇论文的投资组合选项的一个例子,在-1到+1的资产收益率相关范围内

在形成组合时,可以使用这种指标作为协方差和相关系数来确定两个证券的产量之间的关系程度。

协方差谈论两个随机变量的依赖程度。它可以采取正值,负值,等于零。如果协方差是积极的,这表明在改变一个变量的值时,另一个在相同方向上的倾向。因此,随着两篇论文的回报的积极协方差,增加了第一纸产量 屈服 第二个也会成长。第一纸产量下降时 屈服 第二个也会减少。

在关联产量小于+1时,来自两个资产的投资组合变种的一个例子

对于负协方差,变量倾向于改变相反的方向。在这种情况下,第一纸的产量的生长将伴随着第二纸的产量下降,反之亦然。协方差的价值越大,变量之间的关系越强。如果协方差为零,则变量之间没有关系。

具有不同盈利程度的投资组合选项的例子

相关系数表征两个变量的线性依赖性的紧密度,并且是无量纲值。两个变量的线性依赖的趋势可以具有或多或少明显的字符。因此,系数的值在-1至+1的范围内变化。如果系数是+1,则两篇论文的盈利能力之间存在正函数依赖性。如果相关系数为正,但小于+1,则两篇论文的盈利能力也存在依赖性,但严格严格。

如果相关系数为-1,则纸质盈利能力之间存在负功能依赖性。当相关因子等于零时,变量之间没有关系。

三维证券收益率的决定

投资相关性

很多谎言 投资者 - 我们的论坛的参与者调整他们的一组工具 多样化 和相关性。我想不多。如果多元化的概念至少在谚语水平上熟悉:“不要将所有鸡蛋放在一个篮子里。”例如,我最近发现了资产的相关性的概念。

从具有不相关结果的资产的资产汇编的汇编降低了风险,因为在一个资产的利润下降到另一个资产时,它可能会增长。在尝试从具有明显的负相关的资产中建立多元化的投资组合时,我们可以为我们提供意外和非常有用的效果。投资组合的总收益率可能高于各个资产的盈利能力,因此,风险可能低于其他资产的风险。

投资多样化

美国证券交易所关于1926 - 2009年不同资产群体之间的相关依赖性的相关依赖性涉及1926 - 2009年:大型企业和大型企业股份之间的相互关联 - (+0.79)。这是一个相当高的相关性。虽然不是1.仍然,仍然,大型股票和小股表现得更不同。在股票和债券之间,相关性已经接近零。

股票和短期债券与国债之间的相关性也接近零,甚至有点负。

互相粘合足够高。长期短期键的相关性为0.8 - 0.9。

与财政部长债券 账单 相反 - 相关性的急剧下降。

基本形式的多样化

另外,美国,加拿大,日本和英国,独立的欧洲,亚洲地区和太平洋:密切撒谎之间的相关性相当高。在亚洲和太平洋之间,相关性约为0.92。加拿大与美国之间也存在相当高的相关性。但是,这些地区彼此越远,它们之间的相关性越低。即使在日本与英格兰或日本与加拿大和美国,相关性也小于0.5。重要的!如果您希望降低投资组合的风险,我们可以包括来自世界各地的股票。

投资组合中发行人数与投资组合的结果之间的依赖

小鼠指数之间的相关性,三个小驾驶场对话,金,银,美元,欧元和莫斯科房地产:股票指数与股票基金之间的相关性,当然是高。股票与债券之间的相关性,在0.5的级别。在证券和金之间,相关性接近零(甚至有点负面)。黄金和银之间的相关性很高。因此,尝试在投资组合中包含,黄金和银色没有意义。

美元与欧元与股票和债券之间的相关性再次零甚至负面。俄罗斯联邦的壳体与小鼠指数之间的相关性甚至是阴性的(减去0.17-0.18)。顺便说一句,是什么不是典型的世界标准。

结论:在没有资产的正确多样化,考虑到他们的相互关联,不可能形成有效的投资组合,允许您将资本乘以您的资本,或者在任何情况下都可以保存。

日本投资的相关性

美元和油价与逆比例相关

基本因素是外汇市场贸易的基础,他们允许您建立建立关系 汇率 与这些或其他事件。本文将讨论此类指标与美国课程的价格的相关性。美国的经济是世界上最能依赖的经济体之一。美利坚合众国仅消耗大量的石油产品,因此原油价格的增加根本不能影响国家货币的过程。

2012年石油价格的动态

这一联系的原因非常深刻,但随着市场倾向于基于心理因素的基础上的基本变化,变化立即发生。在考虑油价对美元率上的影响时,有一个相当明确的情况,因为美国是最大的石油生产商之一,同时实际上是这种类型的原材料的最大收购者。

根据统计数据 美国经济 它自己的石油产品储备不足以确保所有生产的需求,而在该国内的部分矿业黑金之金 出口 。因此,美国每年被迫购买约90亿美元。 黑金,这显着展现在国内和国外市场的美国商品的价值增加。

货币货币货币课程的相关价格USD / CAD

而且,商品成本的增加,因为它众所周知,始终导致国家货币的负面后果。此外,对美国元的汇率的负面影响也有这一事实,即购买黑金公司必须购买其他外币,因为出口商并不总是同意在美国的结算。例如,许多阿拉伯国家尚未在欧元石油计算中完全转移。由于这两个因素,我们看到了以下图片,油价的增加,结果增加 句子 由于其课程下降,美国在外汇市场中的美国在外汇市场。

黄金和货币报价的世界价格澳元/美元直接相关

与此同时,当石油价格下跌时,有一个逆情,美利坚合众国的美元与欧元,加拿大元和其他一些货币的货币有关。这种依赖性可以在外汇货币兑换的游戏中成功地使用,对于交易最佳的选择将是一对美元,美国加拿大美元,因为它在这乐器上,将观察到最大的波动。如果可能,您可以使用此类货币对作为USD / RUR,它将与上一个工具类似。

在黑金价格上涨的情况下,购买战争是开放的,销售订单 - 在价格下降的黑色金牌的情况下。此外,还跟踪了逆相称,同时加强了美国元,石油产品价格和原油的价格明显下降,可在原材料交易时使用这种性质。

国家新闻碱/美元汇率强烈取决于世界原始价格

卢布课程和油价的相关性

О 战争 在叙利亚,他们说所有交易黑金的人。黑金品牌布伦特在100-110美元的范围内 。但是,在推翻美国人另一个政府的可能性 在石油上的期货 迅速升至117美元。然后它是逻辑的 更正 , 现在 布伦特。 大约115美元交易。

卢布是如何表现的?经常,分析师可以听到:“ 卢布 石油增长背景上升,“或”美元的增长与油价下跌有关。“美元与卢布和油价的相关性吗?这是现在的相关性吗?今年?美元率与卢布的卢比与石油价格相关联,直到7月,7月份 布伦特。 上升了, 卢布 - 不是。它为什么会发生?

卢布的美元率与油价相关联

这里有几个原因。首先,预算取决于石油价格和美元率的卢比。该预算较高的美元率和油价越好。其次,不仅石油工人希望看到弱卢布。许多出口商的报告是“要求”对他们更有利可图的课程。第三,资本流出没有任何地方。流出越来越大。第四,在美元汇率下,俄罗斯银行为财政部仍然奠定。第五,美元现在正在与卢布型(巴西里亚尔或印度卢比)的所有“弱”货币增长。

范围价格和卢布价格

预算 原料出口的俄罗斯联邦已经成为语言的比喻。联邦预算为45%,填补了销售黑金和石油产品的收益。俄罗斯联邦(2.46亿吨)在国外开采的大约一半的黑金,下半年罗俄罗斯炼油厂再循环。与进口商的黑金计算按美元进行。因此,来自销售黑金的货币收入,并确定美元上的卢布汇率。黑金价格越大,美元收入越多,国际外汇市场就越越大,外汇交给了美元,更强大的卢布。反之亦然。

USD / Rub对依赖布伦特油

谢尔盖的Guriev,最成功和最年轻的比喻定义的卢布的成本给了瓦砾,俄罗斯经济学院的牧师:“俄罗斯卢布是一款纸版黑金。什么油,这样的卢布。我们决定检查哪种准确性,卢布和美元互相一致。两年期的桶卢布比例的图表,其中包括2008年的油价146美元的峰值,并在2008 - 2009年冬季下降到每桶40美元的价格下降,图表。

USD /摩擦依赖贸易平衡

卢布成本与黑金价格成本的遵守程度可以通过相关系数建立这些数量的统计关系。相关系数(通常使用Pearson系数)可以从负单位到一个值。对于独立的进程(值),相关系数需要接近零的值。相反,对于功能依赖过程,该系数接近单位或减号,这取决于在研究中值的运动的加热或迎面而来的性质。

美元课程与卢布,石油相关的动态

在我们的情况下,在一年(2009年2月1日至2010年2月1日期)的情况下计算的相关系数是等于模块0.935的价值。这是卢布和油价成本的高度依从性:从数学统计的角度来看,存在功能连接。我们将构建美元上卢布卢布的最简单数学模型,涉及从另一个的线性依赖。图表上的绿色线路显示卢布的建模行为。

无需知道“相关性”这个词来评估这种视觉结果。由于卢布的卢布增强,在最大的油价期间缺少模型,并成为国内出口商的制动,由于卢布干预措施 中央银行 在外汇外汇市场遏制卢布率。反之亦然 - 激烈的美元 干预措施 随着石油失败价格期间卢布的弱化。

油价2000.

该模型允许您评估未来的卢布汇率,例如,对于桶90美元的价格,卢布速度可以上升到27卢布/美元,并且在桶的价格下降50美元可以跌至35卢布/美元。应该认识到,特定模型不考虑许多因素,包括如已经显示的干预 中央银行 但是,尽管如此,说明了一般原则。

这个问题出现了艰难的债券“桶装”?答:直到俄罗斯出口或石油合同的结算货币的结构应改变。

卢布汇率与2012年美元和RTS指数的高相关

俄罗斯石油和GDP价格的相关性

在ov. 工作 经理我经常使用不同的绩效指标(KPI)。我对一种KPI宏观经济水平感兴趣。早些时候,我告诉腐败是如何腐败是俄罗斯联邦和世界各国的腐败程度,根据反腐败研究和倡议透明度国际透明度国际中心的估计。然后我考虑了另一种宏观经济指标的动态 - 美国研究中心“遗产基金会”和“报纸”和“华尔街日报”所形成的经济自由等级。最后,福布斯杂志出版的世界各国(税收苦难)提出了税收负担。

美国原油成本

最近,由于油价下跌,他们谈到了执行可能的问题 预算国家 。我对这个问题感兴趣,与国内经济的宏观经济指标的石油价格有多密切相关!

有许多不同类型的油价,以及我所指的数据,不是最常见的......但是,它们如何完全方便地表示,允许您分析不同侧面。尽管各种类型的油价之间的相关性,但在我看来,是完整的。通常,该国经济问题与叶利钦的名称以及普京的成功相关。乍一看,依赖是明确的,但随着随后的分析将显示出肤浅。

俄罗斯总统GDP与期间的动态

2008年俄罗斯国内生产总值价格

油价的相关性和俄罗斯联邦俄罗斯国内生产总值的规模只是让我感到震惊。计算相关系数,我意识到了“在油针上”的表达方式。如果97%的扬声器 GDP. 俄罗斯联邦与石油价格有关,其他因素仍然存在!?他们在玩,至少有一些角色!?

安排俄罗斯石油价格的相关性

不要认为这种高相关是所有宏观经济指标的特征。因此,美元率仅显示与黑金成本的50%的相关性。也就是说,全球石油市场环境中只能解释美元课程的一半。

油价与美元课程的相关性

GDP. 美国还展示了与油价非常温和的相关性。虽然在美国,这种关系也非常接近。

美国石油和美国GDP的相关性

心理学相关性

虚幻关联的概念。虚幻关联(虚幻相关)是几乎所有人都观察到的心理现象,就像几乎所有人都受到Muller Lyer和其他错幻想的幻想。

也许虚幻关联的现象将更容易了解如果您称之为“通信错觉”的话,并且虚幻相关的本质是一个原因的人或者另一个人看到参数,属性之间的关系现象并非真的不是。通常,在这对“属性”中观察到虚幻相关 - 这个属性存在的迹象。“例如,如果一个人认为头发的颜色可以谈论精神人类发展程度,并且头发刚性是关于性格的刚性,那么它就是关于幻觉相关性的。事实上,显然,头发的颜色和智力之间没有连接,或者头发的刚性,没有角色。

心理学中的虚幻相关性

Lauren Chepman首次调查了虚幻关联的实验现象(顺便说一下,这是我们着名的单身灌溉,虽然被犯了失败的代理人Anna Chapman)于1967年回来。这是该研究人员,术语“虚幻相关”本身介绍。这项研究是如此。呈现了一定时间的测试(投射在屏幕上)几个单词,例如“培根蛋”。夫妻编制如下:以下四个词之一是左字:培根,狮子,芽,船和右 - 以下三个词之一:鸡蛋,老虎,笔记本。

因此,将12对单词呈现给测试:“培根 - 鸡蛋”,“培根 - 虎”,“培根 - 笔记本”等。此外,这些伴侣施加多次并以随机顺序交替,但每对呈现相等的次数。

将某个时间的受试者投射到屏幕对单词上,例如培根 - 鸡蛋

然后受试者要求估计每对单词的频率。这是实验的关键点。尽管客观地,每对单词的呈现频率是相同的,但是通过表达“强大口头关联”的实验的作者,更高的受试者宣布了单词的呈现频率。这些是以下的单词:“培根 - 鸡蛋”( 协会 在相邻)和“Lev - Tiger”( 协会 在相似之处)。

因此,测试具有虚幻的想法,即“培根”这个词与“鸡蛋”一词更密切地关联,“狮子”与“虎”一词而不是彼此的其他词。让我提醒你,事实上,12对单词中的每一个都被强加得等于次数。

虚幻沟通情侣词狮子 - 老虎

因此,随着虚幻的相关性,一个人,就像他们说,用争夺者混淆上帝的礼物:看到了它真正没有的联系。

虚幻关联与投影测试。调查劳伦·霍普曼(以及他的妻子金Chepman)以及虚幻相关在借助所谓的投影试验的帮助下确定一个人的性质。这种投影测试是学习为“一个人的绘制”和“测试Rorshah”。

与此同时,Chepman的配偶对为什么心理学家继续使用投影考试,尽管他们的破产(破产)在科学研究(破产)中被反复显示为精神科诊断工具,即,即通过钥匙和解释与测试人员的心理特征的钥匙和解释之间的拟议开发人员之间缺乏沟通。 Chepmans建议使用无效测试的这种持久性是由于虚幻相关的现象,这是受到心理学家(像所有人一样)。

投影测试人物

在进行实际实验的描述之前,有必要说出关于投影测试的几句话。

投影测试基于假设,即在解释未延迟的视觉激励(印迹)或执行无限期任务时(绘制一个人),据称将肯定会提及其字符特征。例如,测试的开发人员“人类的绘图”凯伦Makhovener认为,在吸引一个人的绘画时,占地面性(可疑)实体特别强调,他的眼睛会让他的眼睛关心他的男性 - 吸引一个肌肉人,涉及他自己的智慧- 绘制一个大头等。在rorshach的测试中,它被批准了,例如,如果一个人有同性恋倾向,那么在他将看到的印迹:臀部,后域,生殖器,女装,人的衣服无限期性,有两性迹象的人。

投影测试的示例

我认为读者很容易注意到上面描述的标志与角色的特征之间的链接纯粹是关联的,并且基于国内,每天,琐碎的想法。实际上,为什么一个人对他的男性气质疑惑而不是吸取肌肉,而且同性恋者 - 不要看到墨水中的后部过道?但事实上,这里没有联系。

Chepmans实验表明,提到的投影测试解释中的这种虚张性相关性受到专业心理学家的影响,而且没有对心理学态度的人。

Geri Chepman  - 着名的心理学家

实验计划有点类似于确定虚幻相关的实验方案,我们看起来更高。该受试者被提供了一个人的图纸,作为精神病诊所和健康人的患者,以及相应的心理特征。例如,有一个具有大头的人的人物的“关心其智能水平”的特征。与此同时,注意(!),一些和相同的心理特征附加到不同的附图。例如,特征“指的是不信任和怀疑的人”在他们的眼中具有明显的口音以及没有眼睛图像的图纸的图纸附加到两个图纸上。此外,如在已经考虑的实验中,这种组合是相同的。

心理特征

要求受试者建立图纸特征与这些图纸作者的心理特征之间的联系。随着读者必须已经猜到,受试者证明了虚幻相关性:例如,他们认为这种性格特性与眼中的明显口音如此。此外:在下一系列实验中观察到相同的图片,其中这两个特征(发音为眼睛和怀疑)根本没有达到!

用rorshah的斑点进行类似的方式进行。解释附在斑点,由经过精神科诊断的人制定,以及这些人的心理特征。例如,“后通”的解释等于与以下四个心理特征中的每一个相互作用的次数:它存在于其他人的性吸引力;他认为,那些周围的人围绕着他;长期以来,他正在经历悲伤和抑郁症;他正在经历强烈的自身自卑感。

Rorschah斑点 - 心理测试

与之前的实验一样,受试者再次展示了虚幻相关的现象,“后方通行”的线条与心理特征“他向其他男人展示了性吸引力。”

我们生活中的虚幻相关性。当然,虚幻相关扭曲了我们不仅在实验室中的看法。例如,它是虚幻相关的现象,这主要决定了关于那些或其他人或社会部分的刻板印象的形成。

刻板印象

许多Lzhenauki(特别是Lzhenayuki关于灵魂),特别是地理学,社会,石墨座,犯罪分子的类型学Cesare Lombroso,Francology,B. Chigyl的Frams关于该人的名称决定其性格的事实,以及显然是神秘的教义,如肾上腺素。心理神经内容的许多方面也植根于虚幻的相关性。关于虚幻相关,现代精神分析和其他类型的心理治疗的许多代表都是基于虚幻的相关性(例如,当咳嗽被秘密愿望说出荒芜的表现和后面的痛苦而宣布 - 表现一个严重的心理奥什海,哪个人约会)。

许多Lzhenayuki建立了虚幻相关

日常生活中的相关性

加强对心理科学的兴趣到相关分析的潜力是由于附近的潜力。首先,允许研究广泛的变量,实验检查是困难或不可能的。毕竟,对于道德考虑,例如,不可能进行自杀,吸毒,破坏性父母的实验研究,授权教派的影响。其次,可以获得关于大量研究人员的重要数据的短时间。第三,众所周知,在严格的实验室实验期间,许多现象改变了它们的特异性。相关性分析提供了一种研究人员,其能够与在尽可能接近的条件下获得的信息一起操作。第四,实施一个或另一个依赖的动态的统计研究经常会产生可靠预测心理过程和现象的先决条件。

预期寿命与国民总收入的相关性

但是,应该记住,使用相关方法的使用与非常明显的原则的限制相连。

因此,众所周知,变量可以相关,并且在不存在之间存在因果关系。

由于随机原因的作用,随着样品的不均匀性,有时可能是由于该任务的研究工具的不足。这种错误的相关性能够成为,说,“证明”女性纪律的男性,来自不完整家庭的青少年更倾向于犯罪,外向前言是内向的,进展等。

有必要记住:相关性不是严重程度和因果关系方向的指标。

收入不平等的健康指标与社会问题的相关性

换句话说,通过设置变量的相关性,我们可以不判断决定因素和衍生物,但只有如何衡量变量的变化是相互关联的以及其中一个人如何响应另一个的动态。

相关性(相关)是

没有所有问题都可以应对实验方法。研究人员无法控制哪些科目落入某些条件的情况很多。例如,如果您需要检查厌食人群对味道的变化更敏感的假设比具有正常体重的人,我们不能组装一组具有正常体重和需求的受试者,其中一半有厌食症!事实上,我们必须带走已经患有厌食症的人,以及那些重量在规范中的人,并检查它们是否有风味敏感性。一般来说,您可以使用相关方法来确定是否连接了某些变量,我们无法控制,您对您感兴趣的另一个变量,或者换句话说,它们彼此相关。

收入不平等福祉指数的相关性

在上面的例子中,可变重量仅具有两个值 - 正常和厌食。更常见的是,所有变量都可以采用许多值,然后需要确定一个与其他变量之间的值与它们之间相关的数量。它可以确定称为相关系数和字母R的统计参数。相关系数允许我们评估连接的两个变量是如何,并且由-1到+1的数字表示。零意味着缺乏通信;完全连接由一个(+1,如果比率为正,而-1,如果是否定)。由于r从0到1增加,通信力增加。

显示图形说明相关性

分化图说明相关性。这些假设数据属于10名患者,每个患者都对责任的大脑站点造成一些损害,以众所周知,识别个人。在该图中,患者分别排列脑损伤的水平,最左点显示患者最小的伤害(10%),最恰当的点显示最大损坏的患者(55 %)。图中的每个点反映了一个单独患者在识别人员的测试中的指示。相关性是正且等于0.90。该图显示了相同的数据,但现在他们显示了正确答案的份额,而不是错误。这里相关性是负的,等于-0.90。在该图中,患者在识别测试中的成功取决于它们的增长。这里的相关性为零。

国民总收入的健康指数与社会问题的相关性

通过假设研究数据的图形表示的示例,可以说明相关系数的本质。如图所示,患者涉及该研究,这提前已知它们被大脑损坏,并且引起了识别人员(转运)的不同程度的困难。有必要了解难度是否正在增加,或者识别人的误差,增加了损伤的脑组织的百分比。图中的每个点都显示了在测试它识别人员时单独患者的结果。例如,患有10%损坏的患者在15%的病例中的测试识别试验中存在误差,并且患有55%损坏的患者在95%的情况下造成误差。如果识别人员的错误随着脑损伤的百分比增加而不断增加,图表上的点将在从左到右移动时一直在上述时间;如果它们被放置在图的对角线上,则相关系数将是r = 1.0。然而,几个点沿着该线的不同方向定位,因此相关性约为90%。相关90%是指受损大脑的体积与个体识别误差之间的非常强的连接。图中的相关性是阳性的,因为大脑损伤导致更多错误。

物国收入总索引青年儿童的相关性

如果,而不是错误,我们决定在识别测试中显示正确答案的比例,他们将收到NarUsunk所描绘的时间表。这里,相关性是负(等于约-0.90),因为随着脑损伤的增加,正确答案的比例减少了。图片中的对角线只是上图中的一个反向版本。

相关性(相关)是

最后,转向图片中的图形。以下是考试中患者错误的比例,以根据其增长识别人员。当然,没有理由相信认可人的份额与患者的生长有关,并确认其。从左到右移动时,该点不会显示商定的运动,也不绕过水平线。相关性为零。

大多数人和收入不平等的信心相关

相关性是正(+)和负( - )。相关标志表明了两个变量是否与正相关(两个变量的值同时生长或减少)或负相关(一个变量随着另一个变量而增长)。例如,假设学生的类别的类别数量与学期结束时的CONTERIONG-0.40(越多,点越多)。另一方面,接收的点与访问的类数之间的相关性将是+0.40。连接强度是相同的,但这取决于我们是否考虑错过或访问的课程。

精神疾病与收入不平等的相关性

随着两个变量的连接,R从0到1增加。要更好地提出,考虑几个已知的正相关系数:在学院的第一年获得的点之间获得的点之间的相关系数,以及第二年收到的积分0,75,智力的姿态与18年来重新测试期间的智力之间的相关性约为0.70,其中一个父母的生长与成年人的生长之间的相关性0.50,在学校和学院获得的培训能力的测试结果之间的相关性约为0.40,空白测试中的个人在个人中获得的点之间的相关性,以及心理学家专家对其个人品质的判断约为0.25。

谋杀与收入不平等的相关性

在心理学研究中,相关系数为0.60,更高被认为是相当高的。在0.20至0.60的范围内的相关性具有实用性和理论值,并且在扩展预测时是有用的。当延长其益处的预测是最小的时,应仔细对待0到0.20的相关性。

相关性(相关)是

测试。使用相关方法的熟悉示例是测量某种能力,成果和其他心理素质的测试。当测试一组不同质量的人(例如,数学能力,手或侵略性的灵巧),有一些标准情况。然后,您可以计算此测试指标的变化与另一变量的变化之间的相关性。例如,可以在数学能力测试中建立一组学生的指标与学院进一步培训的数学估算之间的相关性;如果相关性是显着的,那么在此测试的结果的基础上,您可以决定从新的学生中可以转换为一个组的要求增加。

囚犯与收入不平等的相关性

测试是心理研究的重要工具。它允许心理学家在日常事务中最低分离的人们对人们收到大量数据,而无需使用复杂的实验室设备。测试结构包括许多步骤,我们将在后续章节中详细考虑。

高中陪伴学习百分比与收入不平等的相关性

相关性与因果关系。实验和相关研究之间存在重要差异。通常,在实验研究中,系统地操纵一个可变(独立)以确定其对某些其他变量(依赖)的因果影响。这种因果关系不能源于相关研究。在以下实施例中可以说明对与因果关系相关的相关性的错误理解。在城市街道上的沥青的柔软性与当天发生的太阳罢工的数量之间可能存在相关性,但它没有从这里追随,软化的沥青突出了一些引导人们到医院病床的毒药。事实上,这两个变量的变化是沥青的柔软度和太阳能撞击的数量 - 是由第三因素 - 太阳能热量引起的。另一个简单的例子是大量鹳,法国村庄嵌套之间的高正相关性,以及在同一个地方注册的高出生率。我们将提供创造性读者来猜测这种相关的可能原因,而无需诉诸鹳和婴儿之间的因果关系。这些例子可以充分谨慎地理解与因果关系的相关性。如果两个变量之间存在相关性,则会改变可能导致另一个变化,但没有特殊的实验,这一结论将不合理。

社会流动性与收入不平等的相关性

来源和链接

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