Коэффициент - линейная корреляция
Cтраница 1
Коэффициент линейной корреляции зависит от закона распределения сравниваемых величин. [1]
В статистике коэффициент линейной корреляции является мерой вероятностной оценки линейной зависимости двух переменных. Абсолютная величина коэффициента корреляции всегда меньше единицы: когда она равна единице, то переменные связаны линейной зависимостью, при равенстве нулю - между переменными отсутствует линейная корреляционная связь. [2]
Определяют значимость коэффициента линейной корреляции в генеральной совокупности. [3]
Характеристику г называют коэффициентом линейной корреляции или просто коэффициентом корреляции случайных величин X и У. [4]
Обозначения, г - коэффициент линейной корреляции; а - градиент линии регрессии; Ъ - точка пересечения линии регрессии с осью координат ( при г 1 00 0 получается теоретическая калибровочная линия, не встречающаяся па практике); п - число отдельных измерений одной и той же величины; п - число параллельных измерений. При 2 нг и 20 пг объем пробы составлял 20 нл, и поэтому приближенное относительное стандартное отклонение относительно велико. [5]
Хотя, как известно, коэффициенты выборочной линейной корреляции не всегда являются достаточно точным критерием для определения взаимозависимости признаков, однако на практике они чаще всего применяются для составления прогнозов. Поэтому и целесообразно провести Сравнение с ними. [6]
 |
Граф взаимосвязей от составляющих вибрации корпусов подшипников до общего результирующего вектора виброскорости восьми. [7] |
На линиях между окружностями обозначены величины коэффициентов парной линейной корреляции - г. Большинство составляющих вибрации и образованных из них векторов имеют тесные взаимосвязи с г - 0 8 - 0 9 и более. [8]
Для количественной оценки этого соответствия были определены коэффициенты линейной корреляции. [9]
Разность r jx - г2, где г - коэффициент линейной корреляции, может служить мерой линейности связи. [10]
Частные коэффициенты корреляции обладают теми же свойствами, что и коэффициенты линейной корреляции. [11]
Степень связанности двух величин х и у может быть измерена коэффициентом линейной корреляции. [12]
Исследуют наличие стохастических связей между величинами контролируемых параметров, для чего рассчитывают коэффициент парной линейной корреляции ( для нормально распределенных величин) и коэффициент взаимной сопряженности для величин, распределения которых отличаются от нормального. [13]
Мы видели, что при добавлении рыночной системы портфель улучшается, если коэффициент линейной корреляции изменений дневного баланса между этой рыночной системой и другой рыночной системой в портфеле меньше 1, поскольку в этом случае повышается среднее геометрическое дневных HPR. Таким образом, логично использовать как можно больше рыночных систем. Естественно, на каком-то этапе может возникнуть проблема с залоговыми средствами. Проблема, связанная с нехваткой залоговых средств, может возникнуть даже в том случае, если вы используете только одну рыночную систему. Как правило, оптимальное долларовое f меньше первоначальных залоговых требований для данного рынка. Если же доля f очень высока ( неважно, используете вы стратегию статического или динамического дробного f), вы можете столкнуться с требованием довнесения залога ( margin call), в противном случае позиция будет принудительно закрыта. Если вы используете портфель рыночных систем, требование дополнительного внесения залога становится еще более вероятным. Когда вы используете только одну рыночную систему, вес де-факто равен единице. Если сумма весов рыночных систем равна, например, трем, тогда вероятность требования внесения залога в три раза выше, чем в случае торговли только на одном рынке. Оптимальный портфель следует создавать с учетом минимально необходимых залоговых средств для компонентов портфеля. [14]
Следующими параметрами, которые должен знать инвестор для использования данного метода, являются коэффициенты линейной корреляции прибылей. Эти параметры можно получить эмпирически, путем оценки или с помощью комбинации обоих подходов. [15]
Страницы: 1 2 3