Juft korrelyatsiya

Korrelyatsiya koeffitsienti ikki o'zgaruvchining nisbiy harakatlari o'rtasidagi o'zaro bog'liqlik kuchining statistik o'lchovidir. Qiymatlar -1.0 va 1.0 oralig'ida. Hisoblangan raqam 1,0 dan katta yoki -1.0 dan kichik bo'lsa, bu korrelyatsiyani o'lchashda xato bo'lganligini anglatadi. -1.0 korrelyatsiyasi mukammal manfiy korrelyatsiyani, 1.0 korrelyatsiyasi esa mukammal ijobiy korrelyatsiyani ko'rsatadi. 0.0 ning o'zaro nisbati ikkita o'zgaruvchining harakati o'rtasida chiziqli bog'liqlik yo'qligini ko'rsatadi.

Korrelyatsion statistika moliya va investitsiyalarda ishlatilishi mumkin. Masalan, Exxon Mobil Korporatsiyasi kabi xom neft narxi va neft ishlab chiqaruvchi kompaniyaning aktsiyalari bahosi o'rtasidagi bog'liqlik darajasini aniqlash uchun korrelyatsiya koeffitsientini hisoblash mumkin. Neft narxlari oshishi bilan neft kompaniyalari katta foyda olishadi, chunki bu ikki o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlik juda ijobiydir.

Juft korrelyatsiya

Ikki hodisa yoki omil va natijaviy belgilar orasidagi bog‘lanish juft korrelyatsiya deb ataladi. Tahliliy jihatdan u turli, masalan, to‘g‘ri chiziqli, parabola, giperbola va boshqa shaklli regressiya tenglamalari orqali tasvirlanadi. Tenglama tipini aniqlash uchun bog‘lanish haqidagi ma’lumotlarni grafiklar orqali tasvirlab, ularni sinchiklab tekshirish zarur. Ammo bu yo‘ldan foydalanmasdan, birmuncha umumiyroq tartib-qoidalarga asoslanish mumkin. Masalan, agarda omil va natijaviy belgilar birday, qariyb arifmetik progressiya bo‘yicha ortsa, bu hol ular orasida to‘g‘ri chiziqli bog‘lanish mavjudligi haqida shohidlik qiladi. Agarda ularning nisbiy o‘sish sur’atlari deyarlik birday bo‘lsa, bu holda egri chiziqli bog‘lanish mavjud. Agarda natijaviy belgi arifmetik progressiyaga monand ortgan holda omil belgi geometrik progressiyaga monand ortgan holda omil belgi bir muncha tezroq ko‘paysa, ular orasidagi bog‘lanish parabola yoki darajali funksiya orqali ifodalanadi.

Xususiy

xususiy korrelyatsiya koeffitsientlari -1 dan +1 gacha qiymatlarni olishi mumkin. Ularni kvadrat bilan tuzatib, mos shaxsiy oling ishlash koeffitsientlari , shuningdek, deb ataladi xususiy aniqlik (100 ga ko'paytiring, %%). Xususiy korrelyatsiya koeffitsientlari oddiy (to'liq) birlashtirilgan koeffitsientlardan ko'proq yoki kamroq farq qiladi, bu ularga 3-faktorning ta'sirining kuchiga bog'liq (go'yo o'zgarishsiz).

Koplikdagi

Bosqichli regressiya usulidan foydalanib, omillar regressiya tenglamasiga birma-bir kiritiladi va kvadratlar qoldiqlari va ko'p korrelyatsiya koeffitsientlarining o'zgarishi baholanadi. Faktor ahamiyatsiz deb hisoblanadi va agar u regressiya tenglamasiga kiritilgan bo'lsa, kvadrat registri o'zgargan bo'lsa ham, kvadratik qoldiqlarning miqdori o'zgarmagan bo'lsa e'tiborga olinmaydi. Faktor ahamiyatli deb hisoblanadi va agar korrelyatsiya koeffitsienti ko'paygan va kvadratik qoldiqlarning yig'indisi kamaygan bo'lsa, regressiya koeffitsientlari ahamiyatsiz o'zgargan bo'lsa ham modelga kiritiladi.

Regressiya modellarini qurishda ko'pkolinearlilik bilan bog'liq muammo paydo bo'lishi mumkin. Ushbu muammoning mohiyati omil belgilari o'rtasida sezilarli chiziqli bog'liqlik mavjudligidadir. Ko'p omillar hodisalarning bir tomonini aks ettirganda yoki biri ikkinchisining ajralmas qismi bo'lganida yuzaga keladi. Bu hisoblangan regressiya parametrlarining buzilishiga olib keladi, muhim omillarni tanlashni murakkablashtiradi va regressiya koeffitsientlarining iqtisodiy talqinining ma'nosini o'zgartiradi. Ko'p omillilik ko'rsatkichi bu korrelyatsion koeffitsientlar () bo'lib, bu omillar orasidagi o'zaro bog'liqlikni:

.

Ko'p yo'nalishli aloqadorlikni yo'q qilish korrelyatsion modeldan bir yoki bir nechta chiziqli bog'liq xususiyatlarni yo'q qilish yoki asl omil xususiyatlarini yangi, kattalashtirilgan omillarga aylantirish orqali amalga oshirilishi mumkin.

Regressiya tenglamasini qurgandan so'ng, modelning mosligi tekshiriladi, unga regressiya tenglamasi va regressiya koeffitsientlarining ahamiyati tekshiriladi.

Har bir omilning samarali belgi o'zgarishiga qo'shgan hissasi regressiya koeffitsientlari, har bir omilning ma'lum elastiklik omillari va standartlashtirilgan o'ziga xos regressiya koeffitsientlari bo'yicha baholanadi.

Regressiya koeffitsienti modelga kiritilgan barcha boshqa omillarning o'rtacha darajasi bilan omilning ta'sirchan indikatorga mutlaq darajasini ko'rsatadi. Shu bilan birga, koeffitsientlarning turli xil o'lchov birliklarida (umuman olganda) o'lchanishi belgilarning ta'sir darajasini solishtirishga imkon bermaydi.