Частичный коэффициент корреляции вычисляют по формуле [c.647]
Частный коэффициент корреляции считают более важным, чем частичный коэффициент корреляции. Парный коэффициент корреляции, частичный и частный предполагают, что данные измерены с помощью интервальной или относительной шкал. Если данные не соответствуют этим требованиям, то исследователь должен использовать неметрическую корреляцию. [c.648]
Парная корреляция, так же как частный и частичный коэффициенты корреляции, составляют концептуальную основу для парного и множественного регрессионного анализа. [c.649]
Квадрат частичного коэффициента корреляции. Этот коэффициент представляет увеличение когда переменную вводят в уравнение регрессии, которое содержит другие независимые [c.670]
Частичный коэффициент корреляции, [c.956]
Выше, в 3.3, для оценки тесноты связи между переменными был введен выборочный коэффициент линейной корреляции. Если переменные коррелируют друг с другом, то на значении коэффициента корреляции частично сказывается влияние других переменных. В связи с этим часто возникает необходимость исследовать частную корреляцию между переменными при исключении (элиминировании) влияния одной или нескольких переменных. [c.128]
Средние значения различаются, потому что вы усредняете только те X и Y, которые частично перекрывают друг друга, поэтому последнее значение Y (3) не вносит вклад в среднее Y, а первое значение X (1) не вносит вклад в среднее X. Числитель является суммой всех значений из столбца Е (0,8). Чтобы найти знаменатель, мы извлечем квадратный корень из итогового значения столбца F, то есть 8,555699, затем извлечем квадратный корень из итогового значения столбца G, то есть 8,258329, и перемножим их, что даст в результате 70,65578. Теперь разделим числитель 0,8 на знаменатель 70,65578 и получим 0,011322. Это наш коэффициент линейной корреляции г. В данном случае коэффициент линейной корреляции 0,011322 едва ли о чем-то говорит, но для многих торговых систем он может достигать больших значений. Высокая положительная корреляция (по крайней мере, 0,25) говорит о том, что большие выигрыши редко сменяются большими проигрышами, и наоборот. Отрицательные значения коэффициента корреляции (между -0,25 и -0,30) подразумевают, что после больших проигрышей следуют большие выигрыши, и наоборот. Для заданного количества сделок с помощью метода, известного как Трансформация Z Фишера , коэффициент корреляции можно преобразовать в доверительный уровень. Эта тема рассматривается в приложении С. Отрицательную корреляцию так же, как и положительную, можно использовать в своих интересах. Например, если обнаружена отрицательная корреляция и система показала большой проигрыш, то в следующей сделке можно ожидать большой выигрыш и таким образом открыть больше контрактов, чем обычно. Если и эта сделка принесет убыток, то он не должен быть очень большим (из-за отрицательной корреляции). [c.22]
Также с интересом было замечено, что товарные фьючерсы обеспечивали, по крайней мере, частичное хеджирование от инфляции. В период с 1950 по 1976 г. доходность портфеля из 23 фьючерсов имела положительную корреляцию с изменениями значения индекса потребительских цен, коэффициент корреляции составлял 0,58. Напротив, доходность портфеля обыкновенных акций имела отрицательную корреляцию с изменениями значения индекса потребительских цен, при этом коэффициент корреляции равнялся —0,43. (Дальнейшее обсуждение вопроса о доходности товарных фьючерсов см. во вставке Ключевые примеры и понятия .) [c.704]
Статистический анализ риска, снижающегося при диверсификации. Воздействие диверсификации на риск можно ярко продемонстрировать, рассмотрев влияние роста числа активов в портфеле на дисперсию портфеля. Дисперсия портфеля отчасти определяется дисперсией отдельных активов в портфеле, а частично — их взаимосвязью. С точки зрения статистики взаимосвязь измеряется при помощи коэффициентов корреляции или ковариации инвестиций в портфеле. Именно ковариация может объяснить, почему и в какой степени диверсификация снижает риск. [c.90]
Однако факторный анализ - не самый необходимый аудитору во всех ситуациях, одинаково используемый им по всем циклам финансово-хозяйственных операций. Существуют и другие методы (исчисления коэффициентов корреляции, балансовый метод, балльный и многие др.), которые тоже могут оказаться весьма полезными для аудитора при проверке того или иного цикла, тех или иных сегментов отчетности. По нашим наблюдениям, одним из тех методов, которые пользуются наибольшей популярностью среди аудиторов, является балансовый метод. Частично это можно объяснить и тем, что его использование наиболее традиционно для практикующих бухгалтеров (хотя, разумеется, не только для них). [c.78]
Частично решает эту проблему применение коэффициента ранговой корреляции, иногда называемого коэффициентом ранговой корреляции mi/>M-jna. [c.226]
При маловероятном событии, когда все предикторы не связаны, простые линейные корреляции равны частным корреляциям, частичным корреляциям и коэффициенту "бета". Поэтому квадраты этих величин будут иметь тот же ранговый порядок относительной важности переменных. [c.684]
Другим интерес коэффициентом корреляции является частичный коэффициент корреляции (part orrelation oeffi ient). Он представляет корреляцию между X ,когда линейные эффекты других независимых переменных исключены из X, но не из Y. [c.647]
Предположим, что имеется набор экспериментальных данных - значения x1,x2,...xN временного ряда в равноотстоящие моменты времени t1,t2...tN. С помощью специальных программ (см. выше) по этим данным можно вычислить приближение г к точному значению г коэффициента корреляции (это приближение называют оценкой). Назовем это значение г экспериментальным. Общая идея метода статистической проверки гипотез такова. Выдвигается некоторая гипотеза, в нашем случае это гипотеза о равенстве нулю коэффициенте корреляции. Далее, задается некоторый уровень вероятности а. Смысл этой величины заключается в том, что она является вероятностной мерой допустимой ошибки. А именно, мы допускаем, что сделанный нами вывод о справедливости или несправедливости гипотезы на основании заданного массива экспериментальных данных может оказаться ошибочным, ибо абсолютно точного вывода на основании лишь частичной информации ожидать, конечно, не стоит. Однако мы можем потребовать, чтобы вероятность этой ошибки не превосходилв некоторой заранее выбранной величины а (уровня вероятности). Обычно берут ее значение равным 0.05 (т.е. 5%) или 0.10, иногда берут и 0.01. Событие, вероятность которого меньше, чем а, считается настолько редким, что мы берем на себя смелость им пренебрегать. Для временных рядов разной природы эту величину выбирают по-разному. Если речь идет о ряде цен на акции какой-то небольшой фирмы, то риск ошибиться не несет катастрофических последствий (для независимых от этой фирмы участников торгов) и потому а можно взять не очень маленьким. Если же речь идет о крупной сделке, то последствия ошибки могут быть очень тяжелыми и значение а берут поменьше. [c.32]