Коэффициент корреляции Пирсона -0,100 0,000 +0,250 [c.88]
Для решения таких задач может использоваться интервальная корреляционная функция, которая представляет собой последовательность коэффициентов корреляции Пирсона, вычисленных между фиксированным отрезком первого ряда заданного размера и положения и равными им по размеру отрезками второго ряда, выбранных с последовательными сдвигами от начала ряда. Для анализа необходимо задать следующие параметры [c.103]
Кроме рассмотренных выше алгебраических операций интервальные шкалы допускают все статистические операции, присущие порядковому уровню возможны также вычисления средней арифметической, дисперсии и т.д. Вместо ранговых коэффициентов корреляции вычисляется коэффициент парной корреляции Пирсона. Может быть рассчитан также множественный коэффициент корреляции. [c.153]
Параметрический метод VAR наиболее эффективен для отдельных товарных пар, таких, как акции АТТ в долларах или EUR/USD. Ситуация усложняется, когда товарные пары объединяются в единый портфель (например, портфель из EUR/USD и GBP/USD). Наиболее распространенные методы контроля разнородных портфелей базируются на матрице корреляций Пирсона. Техническая сторона данного метода не является целью этой книги, тем не менее, хотелось бы отметить, что корреляция чаще всего является первым коэффициентом, не выдерживающим тестирование даже при нормальных рыночных движениях. Поэтому не следует переоценивать ее как средство оценки риска. [c.336]
Короткая вега 162 Короткая гамма 177, 246 Короткая стратегия 301 Корреляция Пирсона 336 [c.412]
Коэффициент корреляции был предложен английским статистиком и философом Карлом Пирсоном (1857 - 1936). Его интерпретация такова отклонение признака-фактора от его среднего значения на величину своего среднего квадратического отклонения в среднем по совокупности приводит к отклонению признака-результата от своего среднего значения на гг>, его среднего квадратического отклонения. [c.241]
Эконометрика - наука, исследующая количественные закономерности и взаимозависимости в экономике при помощи методов математической статистики. Основа этих методов - корреляционно-регрессионный анализ. Использование современных методов математической статистики началось в биологии. В последней четверти XIX века английский биолог К.Пирсон положил начало современной математической статистике изучением кривых распределения числовых характеристик человеческого организма. Затем он и его школа перешли к изучению корреляций в биологии и построению линейных функций регрессии. [c.20]
Одновременно с экономикой я с 1911 г. начал интересоваться и математической статистикой, именно новым тогда направлением, возглавлявшимся Карлом Пирсоном. Результатом моего изучения была книга Теория корреляции (1912), бывшая в нашей стране первым систематическим изложением новых теорий и удостоившаяся немалой чести похвальной рецензии А. А. Чупрова и занесения ее в очень скупо составлявшиеся списки литературы акад. А. А. Марковым в его курсе Исследования вероятностей . Но период занятий моих, главным образом политической экономией, продолжался приблизительно до 1921—1922 гг., и только после этого я окончательно перешел к занятиям в области математической статистики и теории вероятности. [c.22]
Совместные распределения количественных признаков. Условные распределения. Независимость признаков. Критерий Пирсона. Таблица сопряженности. Регрессионный и корреляционный анализ. Метод наименьших квадратов. Коэффициент корреляции. Дисперсионный анализ однофакторный, многофакторный без повторений. Анализ временных рядов. Тренд, сглаживание, сезонность, циклы. Стационарные ряды. Динамические регрессии. Ложная регрессия. Коинтеграция. [c.49]
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена является непараметрическим аналогом коэффициента корреляции Пирсона и определяется не по величинам переменных признаков, а по рангам — номерам в порядке возрастания величин признаков. Он более детально оценивает связь по сравнения с коэффициентом Кендалла, но менее детально, чем коэффициент Пирсона. Коэффициент Кендалла определяется числом пар признаков, для которых характерны положительные и отрицательные связи. [c.87]
Коэффициент корреляции Пирсона р между целевым значением и выходом ( O O). Этот коэффициент измеряет, насколько хорошо выход совпадает с целевыми значениями в критических точках. [c.133]
Оценки, которые выдала сеть, оказались лучше всех, которые дает регрессионный анализ, как по показателю RMSE, так и коэффициентам корреляции Пирсона. При этом результаты, которые сеть показывает на новых образцах, даже превосходят те, которые регрессия имела на обучающем множестве (REG1). [c.142]
Однако, даже в безрадостной ситуации MBPN-сеть может превосходить метод OLS-регрессии в смысле показателя RMSE и коэффициента корреляции Пирсона. Более того, 6-3-1 сеть даже на новых данных дает более точный прогноз, чем оценка регрессии на уже ранее обработанных данных. [c.155]
Поскольку этот коэффициент первоначально предложил Карл Пирсон Pearson), его также называют корреляции Пирсона. Кроме того, он известен как простой коэффициент корреляции, линейный корреляции или просто коэффициент корреляции, Имея выборку, размером п наблюдений, коэффициент парной корреляции для переменных вычислить по формуле [c.642]
При отсутствии связанных рангов значение коэффициента ранговой корреляции Спирме-на/значительно ближе к коэффициенту парной корреляции Пирсона/), чем коэффициента ранговой корреляции т. В этих случаях абсолютное значение г стремится стать меньше, чем р Пирсона. С другой стороны, если данные содержат большое количество связанных рангов, то коэффициент г больше подходит для вычисления В качестве эмпирического правила стоит запомнить, что коэффициент ранговой корреляции Кендалла целесообразно использовать, когда большинство наблюдений попадает в относительно небольшое число категорий (что приводит к большому количеству связанных рангов). И наоборот, целесообразно использовать коэффициент ранговой корреляции Спирмена, когда мы имеем относительно большое число категорий (что приводит к небольшому количеству совпадающих рангов) [7]. [c.649]
Для измерения имиджа полиграфической промышленности нами использовались два различных метода шкалирования. Первый представлял собой серию семантических дифференциальных шкал. Второй метод включал набор шкал Лайкерта. Использование двух различных методов для измерения имиджа оправдано желанием оценить конверген-ционную достоверность полученных результатов. Данные, полученные использованием обоих методов, выражены с помощью интервальной шкалы. Затем между полученными наборами рейтингов мы вычислили коэффициенты парной корреляции Пирсона. Результирующие коэффициенты корреляции оказались высокими, что указывало на высокий уровень конвергснционной достоверности". [c.864]
В статистических исследованиях теснота связи может определяться с помощью различных коэффициентов (Фехнера, Пирсона, коэффициента ассоциации и т.д.), однако в анализе хозяйственной деятельности чаще используется линейный коэффициент корреляции. [c.120]
Линейный коэффициент корреляции был впервые введен в начале 90-х годов XIX в. Пирсоном, Эджвортом и Ведцоном и характеризует тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками в случае наличия между ними линейной зависимости. [c.122]
При оценке совместных вероятностей вы, возможно, захотите смоделировать кривые, образуемые значениями строк и столбцов таблицы, с помощью какого-нибудь математического процесса. Возможно, что при оценке совместных вероятностей или коэффициентов корреляции, введенных совместными распределениями изложенной здесь Теории Условной Вероятности, пригодится какая-нибудь разновидность регрессионного анализа, нейронных сетей или другого аппарата. Это поистине широко открытая область приложений. В главе 4 Математики управления капиталом рассказано о моделировании распределения одной случайной величины с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. Этот метод можно также использовать для моделирования строк и столбцов таблицы совместных вероятностей. Тем, кто заинтересован в развитии сходных методов, следует изучить кривые Пирсона, а также Байесову статистику. Для этого рекомендую прочитать Прикладную теорию статистических решений Говарда Райффы и Роберта Шлайфера (изд-во Гарвардского университета, Бостон, 1961 г.) и Адаптивные процессы управления Ричарда Беллмана (изд-во Принстонского университета, Принстон, 1961 г.). [c.168]
Существенным толчком явилось развитие статистической теории втрудах Ф. Гальтона (1822-1911), К. Пирсона (1857-1936), Ф. Эджворта (1845—1926). Появились первые применения парной корреляции при изучении связей между уровнем бедности и формами помощи бедным (Дж. Э. Юл, 1895, 1896) между уровнем брачности в Великобритании и благосостоянием (Г. Хукер, 1901), в котором использовалось несколько индикаторов благосостояния, к тому же исследовались временные ряды экономических переменных. Это были шаги по созданию современной эконометрики. [c.9]
КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ, статистич. показатель, характеризующий силу (тесноту) связи двух (или большего числа) коррелирующих между собой случайных переменных. Исчисление К. к. предложено в конце 19 в. англ, учёными Ф. Гальтоном н К. Пирсоном. К. к. вычисляют только в том случае, когда сопоставляемые переменные подвержены лишь беспорядочным (случайным) изменениям, очищенным от присутствия зволюторных и периодпч. компонентов динамики (если данные расположены в последовательный ряд) или от явно выраженной неоднородности (если материал дан в форме корреляционной таблицы). Исчисление К. к. предполагает, что между переменными имеется н р я м о л и н е и н а я зависимость (прямолинейная регрессия) при иной форме уравнения регрессии К. к. тем больше теряет свою значимость, чем менее уравнение регрессии может быть представлено прямой. [c.275]
В этот же период его математическое дарование получает новый импульс в 1911-1912 гг. он сталкивается с такой областью, как математическая статистика, благодаря знакомству с книгой А. В. Леонтови-ча Элементарное пособие к применению методов Gauss а и Pearson а при оценке ошибок в статистике и биологии [1]. Из нее Е. Е. Слуцкий узнал о новых тогда идеях К. Пирсона. Уже в 1912 г. выходит в свет книга самого Е. Е. Слуцкого Теория корреляции и элементы учения о кривых распределения сначала в трудах Киевского коммерческого института, а потом отдельным изданием [2]. Эта работа представляла собой лучшее пособие для ознакомления с английской статистико-ма-тематической школой. [c.9]
В 1911 г. случилось событие, определившее мою научную судьбу. Начав готовиться к магистерскому экзамену, я прилежно занялся теорией вероятностей и потом, встретившись с профессором, ныне академиком, А. В. Леонтовичем и получив от него только что вышедшую его книгу о методах Пирсона, крайне заинтересовался ими. Так как книга Леонтовича не содержала никаких доказательств, только разъясняя применение формул, я обратился к оригинальным мемуарам и увлекся этой работой. Через год, т. е. в 1912 г., вышла моя книга Теория корреляций , которая была первым на русском языке пособием к изучению теорий английской статистической школы и была очень хорошо встречена критикой. Благодаря этой книге я был приглашен с января 1913 г. в Киевский коммерческий институт народного хозяйства. Сначала как преподаватель, потом как доцент и с 1920 г. как штатный профессор, я проработал там до начала 1926 г., т. е. до своего переезда в Москву. [c.20]
Насколько достоверно уравнение отражает реальную картину линейности полученной зависимости, можно определитьс помощью линейного коэффициента корреляции К. Пирсона [c.129]