本文目录
- 如何计算两个股票的相关系数(correlation）（急）
- covariance和correlation的区别，在金融里的意义是什么
- 相关系数k2公式
- 如何计算相关系数
- 概率论概率论 相关系数怎么算
- covariance和correlation的有什么区别
如何计算两个股票的相关系数(correlation）（急）
计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积。相关系数：度量两个随机变量间关联程度的量。相关系数的取值范围为(-1，+1)。当相关系数小于0时，称为负相关；大于0时，称为正相关；等于0时，称为零相关。拓展资料：1.协方差：如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。 2.标准差（Standard Deviation） ：标准差也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。 格雷厄姆在1949年的著作《聪明的投资者》里说过：“经验表明在大多事例中，安全依赖于收益能力，如果收益能力不充分的话，资产就会丧失大部分的名誉(或帐面)价值。” 3.相关系数是反映两种证券之间相关性的统计方法。换句话说，这个统计告诉我们一个证券与另一个证券有多密切相关。当两种证券向上或向下同向移动时，相关系数为正。当两种证券向相反方向移动时，相关系数为负。确定两种证券之间的关系对分析跨市场关系，行业/股票关系以及行业/市场关系很有用。该指标还可以帮助投资者通过识别与股市低或负相关的证券进行多样化。 解释 相关系数在-1和+1之间振荡。这不是一个动量振荡器。4.相反，它从正相关周期移动到周期负相关。+1被认为是完美的正相关，这是罕见的。0到+1之间的任何值表示两个证券向相同的方向移动。正相关的程度可能随时间而变化。石油股和石油大部分时间呈正相关。下面的例子显示了一只石油股股价和石油价格的关系。不出所料，20日相关系数仍然大幅上涨，经常上探+75。这两种证券之间显然存在着积极的关系。一般来说，任何超过0.50的数据都表现出强烈的正相关。
covariance和correlation的区别，在金融里的意义是什么
covariance是计量经济中的协变差或称协方差，而correlation是指两个数值的相关性。
1、covariance（协变）：计量经济中的协变差或称协方差；
2、correlation（相关性）：指两个数值的相关性，取值一般在-1和+1之间，取0表示不相关，取-1表示负相关，取+1表示正相关。
3、两者的区别如下：
（1）协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标,通俗点就是投资组合中两个项目间收益率的相关程度,正数说明两个项目一个收益率上升,另一个也上升,收益率呈同方向变化.如果是负数,则一个上升另一个下降,表明收益率是反方向变化.协方差的绝对值越大,表示这两种资产收益率关系越密切；绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远.
（2）由于协方差比较难理解,所以将协方差除以两个投资方案投资收益率的标准差之积,得出一个与协方差具有相同性质却没有量化的数.这个数就是相关系数.计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积.
相关系数k2公式
你好，我来回答这个问题。这个应该是r2吧相关系数介于区间式中：M为平均值，SD为标准偏差，N为数据个数。确定系数：在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为R^2(R的平方)确定系数的大小决定了相关的密切程度。当R2越接近1时，表示相关的方程式参考价值越高；相反，越接近0时，表示参考价值越低。这是在一元回归分3析中的情况。但从本质上说确定系数和回归系数没有关系，就像标准差和标准误差在本质上没有关系一样。在多元回归分析中，确定系数是通径系数的平方。表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST希望对你有所帮助。。
如何计算相关系数
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
扩展资料：
定义
相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。
简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母r 表示，用来度量两个变量间的线性关系。
定义式
其中，Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var为Y的方差
复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。
概率论概率论 相关系数怎么算
相关系数
正的协方差表达了正相关性，负的协方差表达了负相关性。对于同样的两个随机变量来说，计算出的协方差越大，相关性越强。
但随后一个问题，身高和体重的协方差为30，这究竟是多大的一个量呢？如果我们又发现，身高与鞋号的协方差为5，是否说明，相对于鞋号，身高与体重的的相关性更强呢？
这样横向对比超出了协方差的能力范围。从日常生活经验来说，体重的上下浮动大约为20kg，而鞋号的上下浮动大约可能只是5个号码。所以，对于体重来说，5kg与中心的偏离并不算大，而5个号码的鞋号差距，就可能是最极端的情况了。假设身高和体重的相关强度，与身高和鞋码的相关强度类似，但由于体重本身的数值上下浮动更大，所计算出的协方差也会更大。另一个情况，依然是计算身高与体重的协方差。数据完全不变，而只更改单位。我们的体重用克而不是千克做单位，计算出的协防差是原来数值的1000倍！
为了能进行这样的横向对比，我们需要排除用统一的方式来定量某个随机变量的上下浮动。这时，我们计算相关系数(correlation coefficient)。相关系数是“归一化”的协方差。它的定义如下:
相关系数是用协方差除以两个随机变量的标准差。相关系数的大小在-1和1之间变化。再也不会出现因为计量单位变化，而数值暴涨的情况了。
依然使用上面的身高和体重数据，可以计算出
Var(X)=0.3×(60−70)2+0.3×(80−70)2=60
Var(Y)=0.3×(180−170)2+0.3×(160−170)2=60
ρ=30/60=0.5
这样一个“归一化”了的相关系数，更容易让人把握到相关性的强弱，也更容易在不同随机变量之间，做相关性的横向比较。
双变量正态分布
双变量正态分布是一种常见的联合分布。它描述了两个随机变量X1和X2的概率分布。概率密度的表达式如下：
X1和X2的边缘密度分别为两个正态分布，即正态分布N(μ1,σ1), N(μ2,σ2)。
另一方面，除非ρ=0，否则联合分布也并不是两个正态分布的简单相乘。可以证明，ρ正是双变量正态分布中，两个变量的相关系数。
现在绘制该分布的图像。可惜的是，现在的scipy.stats并没有该分布。需要自行编写。
选取所要绘制的正态分布，为了简单起见，让μ1=0, μ2=0, σ1=1,σ2=1。
我们先让ρ=0，此时的联合分布相当于两个正态分布的乘积。绘制不同视角的同一分布，结果如下。可以看到，概率分布是中心对称的。
再让ρ=0.8，也就是说，两个随机变量的相关系数为0.8。绘制不同视角的同一分布，结果如下。可以看到，概率分布并不中心对称。沿着Y=X这条线，概率曲面隆起，概率明显比较高。而沿着Y=−X这条线，概率较低。这也就是我们所说的正相关。
现在，ρ对于我们来说，有了更具体的现实意义。
covariance和correlation的有什么区别
covariance是计量经济中的协变差或称协方差，而correlation是指两个数值的相关性。
1、covariance（协变）：计量经济中的协变差或称协方差；
2、correlation（相关性）：指两个数值的相关性，取值一般在-1和+1之间，取0表示不相关，取-1表示负相关，取+1表示正相关。
3、两者的区别如下：
（1）协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标,通俗点就是投资组合中两个项目间收益率的相关程度,正数说明两个项目一个收益率上升,另一个也上升,收益率呈同方向变化.如果是负数,则一个上升另一个下降,表明收益率是反方向变化.协方差的绝对值越大,表示这两种资产收益率关系越密切；绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远.
（2）由于协方差比较难理解,所以将协方差除以两个投资方案投资收益率的标准差之积,得出一个与协方差具有相同性质却没有量化的数.这个数就是相关系数.计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积.
