Question

相关系数怎么计算

Answer 1

相关系数介于区间[-1，1]内。当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相反。当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时，表示不相关。

Answer 2

若Y=a+bX，则有：

令E(X) = μ，D(X) = σ

则E(Y) = bμ + a，D(Y) = bσ

E(XY) = E(aX + bX) = aμ + b(σ + μ)

Cov(X,Y) = E(XY) − E(X)E(Y) = bσ

相关系数

相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。于是，著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标--相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。

依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数(相关系数的平方称为判定系数);将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数;将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

缺点

需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1;当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

Answer 3

相关系数=分子：（x的值-x均值）*（y的值-y均值），再 累加求和

分母：n乘以x,y的标准差

又  标准差公式为：

即可得到化简之后的式子：

Answer 4

两个变量x,y的相关系数
分子为(xi-x平均数)*(yi-y平均数)多少个数，一起求和
分母为两个变量的标准差的乘积

Answer 5

协方差 比上 两变量方差乘积的二次开根，即
Pxy = Cov (x,y) / 2次根号( D(x) * D(y) )

全部打开就是
Pxy = ∑ ( xi - x平均值 )( yj - y平均值 ) / 2次根号( D(x) * D(y) )