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相關(guān)系數(shù)r的計算公式

相關(guān)系數(shù)r的計算公式

相關(guān)系數(shù)(Corrxy或rxy)與協(xié)方差(Covxy或σxy)兩個概念密切相關(guān),兩者的換算關(guān)系如下列公式所示:rxy=Covxy÷(σx× σy);Covxy=rxy×σx× σy。其中:σx和σy 分別代表投資組合中X 和Y 兩項(xiàng)資產(chǎn)報酬率各自的標(biāo)準(zhǔn)差。

更新時間:2025-08-31 15:19:22 查看全文>>

  • 相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)的區(qū)別

    相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)是統(tǒng)計學(xué)中常用于評估變量之間關(guān)系的兩個重要指標(biāo),它們既有聯(lián)系也有區(qū)別。

    1.定義與計算方式

    (1)相關(guān)系數(shù):通常指皮爾遜相關(guān)系數(shù),衡量兩個變量之間的線性相關(guān)程度,取值范圍在[?1.1]之間。其計算基于變量的協(xié)方差與標(biāo)準(zhǔn)差的比值,反映變量間的線性關(guān)聯(lián)方向(正相關(guān)或負(fù)相關(guān))和強(qiáng)度。

    (2)決定系數(shù):衡量回歸模型對因變量變異的解釋程度,取值范圍在[0.1]之間。

    2.取值范圍與意義

    (1)相關(guān)系數(shù):取值范圍為[?1.1],絕對值越接近1.表示變量間線性關(guān)系越強(qiáng);0表示無線性相關(guān)。

    (2)決定系數(shù):取值范圍為[0.1],越接近1.說明模型擬合效果越好,即自變量能解釋更多因變量的變異。

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  • 相關(guān)系數(shù)為1代表什么

    1.相關(guān)系數(shù)為1表示兩個變量之間存在完全的正線性相關(guān)關(guān)系,即在給定數(shù)據(jù)集中,所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都嚴(yán)格落在一條斜率為正的直線上,變量X和變量Y的變化方向完全一致,X增加時Y必然相應(yīng)增加,反之亦然。

    2.相關(guān)系數(shù)絕對值等于1時,說明兩個變量的數(shù)據(jù)點(diǎn)嚴(yán)格分布在一條直線上,其中相關(guān)系數(shù)為1特指完全正相關(guān)(負(fù)1則為完全負(fù)相關(guān)),這反映了線性關(guān)系的完美強(qiáng)度。

    3.在實(shí)際應(yīng)用中,由于測量誤差或數(shù)據(jù)采樣問題,真正的相關(guān)系數(shù)等于1的情況很少見,但這并不改變其理論含義。

    需要注意的是,相關(guān)系數(shù)為1僅表明變量間的線性關(guān)聯(lián)強(qiáng)度,但并不等同于存在因果關(guān)系。

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    相關(guān)系數(shù)的取值范圍

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  • 相關(guān)系數(shù)r與回歸系數(shù)b的關(guān)系

    相關(guān)系數(shù)r與回歸系數(shù)b在統(tǒng)計學(xué)中存在密切關(guān)系,具體如下。

    1.符號一致性

    在簡單線性回歸中,r和b的符號相同。若r>0(正相關(guān)),則b>0;若r<0(負(fù)相關(guān)),則b<0.這表明兩者對變量關(guān)系的方向判斷一致。

    2.數(shù)學(xué)關(guān)系

    回歸系數(shù)b與相關(guān)系數(shù)r的計算公式存在關(guān)聯(lián).

    b=r?sx/sy

    其中sx和sy分別是自變量x和因變量y的標(biāo)準(zhǔn)差。這意味著b的大小不僅取決于r,還與變量的離散程度有關(guān)。

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  • 相關(guān)系數(shù)的定義

    相關(guān)系數(shù),是衡量兩個隨機(jī)變量之間線性關(guān)系強(qiáng)度和方向的統(tǒng)計指標(biāo),其定義基于協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差:假設(shè)隨機(jī)變量X和Y的方差D(X)和D(Y)均大于0.則相關(guān)系數(shù)ρ的計算公式為ρ = Cov(X,Y) / √(D(X) * D(Y)),其中Cov(X,Y)表示X和Y的協(xié)方差。

    其值介于-1和1之間,取值范圍與含義如下。

    (1)1:表示完全正相關(guān),即兩個變量呈線性增長關(guān)系。

    (2)-1:表示完全負(fù)相關(guān),即兩個變量呈線性反向關(guān)系。

    (3)0:表示無線性相關(guān),但可能存在非線性關(guān)系。

    (4)0到1之間:表示正相關(guān)程度逐漸增強(qiáng)

    (5)-1到0之間:表示負(fù)相關(guān)程度逐漸增強(qiáng)。

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  • 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)的區(qū)別

    協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)都是用來衡量兩個變量之間關(guān)系的統(tǒng)計量,但它們在定義、計算方式以及實(shí)際應(yīng)用中存在一些重要區(qū)別。

    1.定義

    (1)協(xié)方差表示兩個變量之間的總體誤差。換句話說,它描述了兩個變量如何共同變化。

    (2)相關(guān)系數(shù)是一種標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)方差,它消除了兩個變量量綱的影響,用于度量兩個變量之間的線性相關(guān)程度。

    2.取值范圍

    (1)協(xié)方差的結(jié)果可以是正數(shù)也可以是負(fù)數(shù),正的協(xié)方差表示兩個變量傾向于同向變動(即一個變大另一個也變大),負(fù)的協(xié)方差表示兩個變量傾向于反向變動。

    (2)相關(guān)系數(shù)的取值范圍固定在-1到1之間。1表示完全正相關(guān),-1表示完全負(fù)相關(guān),0表示沒有線性相關(guān)關(guān)系。

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  • 相關(guān)系數(shù)越大說明什么

    相關(guān)系數(shù)取值范圍為-1.0(含)到+1.0(含)之間,即:-1.0 ≤Corrxy≤+1.0。

    相關(guān)程度看的是相關(guān)系數(shù)的絕對值。相關(guān)系數(shù)的絕對值越大,相關(guān)程度越高,當(dāng)相關(guān)系數(shù)為零時,說明兩項(xiàng)資產(chǎn)缺乏相關(guān)性,即無關(guān),當(dāng)相關(guān)系數(shù)的區(qū)間為[0,1]時,相關(guān)系數(shù)越大,相關(guān)程度越高,風(fēng)險分散效應(yīng)越弱;當(dāng)相關(guān)系數(shù)的區(qū)間為[0,-1]時,相關(guān)系數(shù)越大,相關(guān)程度越低,風(fēng)險分散效應(yīng)越弱。

    相關(guān)系數(shù)和β系數(shù)的關(guān)系

    相關(guān)系數(shù)和β系數(shù)是兩個不同的指標(biāo),相關(guān)系數(shù)可以衡量任何兩項(xiàng)資產(chǎn)收益率之間的變動關(guān)系,而β系數(shù)只能衡量某項(xiàng)資產(chǎn)或資產(chǎn)組合收益率與市場組合收益率之間的關(guān)系。

    相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差的關(guān)系

    1.相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差一定是在投資組合中出現(xiàn)的,只有組合才有相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差。單個資產(chǎn)是沒有相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差之說的。

    2.相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差的變動方向是一致的,相關(guān)系數(shù)是負(fù)的,協(xié)方差一定是負(fù)的。

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  • 相關(guān)系數(shù)越接近1說明什么

    相關(guān)系數(shù)取值范圍為-1.0(含)到+1.0(含)之間,即:-1.0 ≤Corrxy≤+1.0。

    當(dāng)相關(guān)系數(shù)的區(qū)間為[0,1]時,相關(guān)系數(shù)越大,相關(guān)程度越高,即為正相關(guān)( posj Live correlation ),說明兩項(xiàng)資產(chǎn)的報酬率傾向于同向變動。

    特別是相關(guān)系數(shù)為+1.0,說明兩項(xiàng)資產(chǎn)的報酬率完全正相關(guān),這意味著給定其中一項(xiàng)資產(chǎn)報酬率的變動,可以確知另一項(xiàng)資產(chǎn)一定沿相同的方向變動,而且變動幅度是確定的。

    相關(guān)系數(shù)r的計算公式

    相關(guān)系數(shù)(Corrxy或rxy)與協(xié)方差(Covxy或σxy)兩個概念密切相關(guān),兩者的換算關(guān)系如下列公式所示:

    rxy=Covxy÷(σx× σy);Covxy=rxy×σx× σy

    其中:

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