Determinar la relación entre variables utilizando covarianza y correlación
Usted puede determinar la relación entre dos variables con dos medidas de asociación: Covarianza y correlación. Por ejemplo, si un inversor quiere entender el riesgo de una cartera de acciones, entonces puede utilizar estas medidas para determinar correctamente cómo de cerca el rendimiento de las reservas seguimiento entre sí.
Covarianza se utiliza para medir la tendencia de las dos variables para elevarse por encima de sus medios o caer por debajo de sus medios al mismo tiempo. Por ejemplo, supongamos que una compañía de bioingeniería encuentra que el aumento del gasto de investigación y desarrollo normalmente conduce a un aumento en el desarrollo de nuevas patentes. En este caso, el gasto de RD y nuevas patentes tendrían una covarianza positiva. Si la misma empresa considera que el aumento de los costos laborales normalmente reducen los beneficios empresariales, a continuación, los costos laborales y los beneficios tendrían una covarianza negativa. Si la empresa considera que los beneficios no están relacionados con la temperatura media diaria, entonces estas dos variables tienen una covarianza que está muy cerca de cero.
Correlación es una medida estrechamente relacionados. Se define como un valor entre -1 y 1, por lo que la interpretación de la correlación es más fácil que la covarianza. Por ejemplo, una correlación de 0,9 entre dos variables indicaría una relación positiva muy fuerte, mientras que una correlación de 0,2 indicaría una relación bastante débil pero positivo. Una correlación de -0,8 indicaría una fuerte negativa relación- una correlación de -0,3 indicaría una relación negativa débil. Una correlación de 0 mostraría que dos variables son no relacionado (es decir, independiente).
-
Cómo utilizar la herramienta de análisis de covarianza en excel -
Cómo calcular las correlaciones de datos en r - ¿Cómo lidiar con los valores de datos faltantes en r
-
Cómo calcular los parámetros y estimadores - Los 2 tipos de multicolinealidad
-
3 maneras de describir las poblaciones y muestras en las estadísticas empresariales
Conexión a la correlación y relaciones lineales Su trabajo aquí es encontrar e interpretar los resultados de una línea de regresión y de sus elementos y comprobar cuidadosamente exactamente lo bien que se adapta a su línea. Nota: Regresión asume que usted ha encontrado que existe una…
Cómo covarianza y correlación están relacionados Dos de las medidas más utilizadas de la asociación son covarianza y correlación. Estas medidas están estrechamente relacionados entre otro-, de hecho, se puede pensar de correlación como una versión modificada de la covarianza.La correlación…
Cómo correlación estadística y causalidad son diferentes De todos los temas estadísticos incomprendidos, el que es quizás el más problemático es el mal uso de los conceptos de correlación y causalidad. Correlación, como un término estadístico, es la medida en la que dos variables numéricas tienen…
Cómo calcular una correlación Can una medida estadística tanto la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables? ¡Por supuesto! Los estadísticos utilizan el coeficiente de correlación para medir la fuerza y la dirección de la relación…
Cómo interpretar un coeficiente de correlación r En estadística, el coeficiente de correlación r mide la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables en un diagrama de dispersión. El valor de r siempre es entre +1 y -1. Para interpretar su valor, ver cuál de los…
¿Cómo se mide la covarianza y correlación de muestras de datos Al comparar las muestras de datos de diferentes poblaciones, dos de las medidas más populares de la asociación son covarianza y correlación. Covarianza y correlación muestran que las variables pueden tener una relación positiva, una relación…
Conocer las condiciones para la regresión Con la regresión lineal simple, usted busca un determinado tipo de relación entre dos variables cuantitativas (numéricas) (como GPA de escuela secundaria y la universidad GPA). Esta relación especial es un relación lineal - uno cuyos pares de…
Medidas de asociación Medidas de asociación cuantificar la fuerza y la dirección de la relación entre dos conjuntos de datos. Estos son los dos más comúnmente utilizados medidas de asociación:CovarianzaCorrelaciónAmbas medidas se utilizan para mostrar cómo…
Estadísticas para grandes datos para los maniquíes Medidas de tendencia central muestran el centro de un conjunto de datos. Tres de las medidas más utilizadas de tendencia central son la media, la mediana y la moda.SignificarSignificar es otra palabra para la media. Esta es la fórmula para el…
ETFs y riesgo: la medición del riesgo a través de la correlación Estas correlaciones de varios ETFs iShares muestran hasta qué punto los ETFs movido en la misma dirección durante un período reciente de tres años diferentes. Cuanto menor sea la correlación, mejor - desde un punto de creación de la cartera de…
Mezclar y combinar diferentes betas: correlación El concepto de la diversificación significa que un montón de diferentes tipos de mercados (en el Reino Unido y en todo el mundo) y activos (bonos mezclados con acciones y, digamos, un activo alternativo, tales como mercancías) le puede dar un…
Mira la regresión en el análisis de datos financieros El objetivo de regresión es mirar los datos del pasado para determinar si existen variables que influyen en los movimientos financieros. Este proceso ahora normalmente utiliza programas muy avanzados de informática, tales como software y bases de…