Coefficient de corrélation
Coefficient de corrélation
Coefficient de corrélation
Un coefficient de corrélation est une mesure mathématique de combien un nombre (tel qu'un cours d'actions) peut compté être influencé par des changements des autres (tel qu'un index). On le lie étroitement à la covariance (voir ci-dessous).
Un coefficient de corrélation de 1 signifie que les deux nombres sont parfaitement corrélés : si on se développe ainsi fait l'autre, et le changement d'un est un multiple du changement de l'autre.
Un coefficient de corrélation de -1 signifie que les nombres sont parfaitement inversement corrélés. Si on élève les autres chutes. La croissance d'une est un multiple négatif de la croissance de l'autre.
Un coefficient de corrélation de zéro signifie que les deux nombres ne sont pas connexes.
Un coefficient de corrélation différent de zéro signifie que les nombres sont connexes, mais à moins que le coefficient soit 1 ou -1 il y a d'autres influences et le rapport entre les deux nombres n'est pas fixe. Ainsi si vous savez un nombre que vous pouvez estimer l'autre, mais pas avec certitude. Plus le coefficient de corrélation est étroit à zéro plus l'incertitude est grande, et les bas coefficients de corrélation signifie que le rapport n'est pas assez sûr d'être utile.
La description ci-dessus est de est un rapport entre deux variables. Il est également possible de calculer des corrélations entre beaucoup de variables. Ajouter plus de variables devrait augmenter la corrélation ; toutes les variables qui n'améliorent pas de manière significative la corrélation devraient être exclues.
Covariance
La covariance de deux variables (nombres mesurant quelque chose) est une mesure du rapport entre elles. Elle a étroitement lié à la corrélation et a calculé comme étape intermédiaire en calculant la corrélation.
La covariance de deux nombres est la moyenne arithmétique, au-dessus de toutes les valeurs de x1, et les valeurs correspondantes de x2, de :
(x1 - μ1) (x2 - μ2)
là où x1 est la valeur d'une variable
x2 est la valeur de l'autre variable
μ1 est la moyenne arithmétique de de x1 et
μ2 est la moyenne arithmétique de de x2.
La corrélation de x1 et de x2 est :
(cov (x1, x2))/(σ1σ2)
là où le cov (x1, x2) est la covariance de x1 et de x2
σ1 est le écart type de x1 et
σ2 est l'écart type de x2.
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