สหสัมพันธ์คือการเชื่อมต่อโครงข่าย?

มีสถิติมากมายในคำนี้ Ilf และ Petrov เขียนว่า:

สถิติรู้ทุกอย่างจำนวนที่ดินทำกินในสหภาพโซเวียตถูกนำมาพิจารณาอย่างถูกต้องโดยแบ่งออกเป็นดินดำดินร่วนและดินร่วน พลเมืองทุกคนของทั้งสองเพศจะถูกบันทึกไว้ในหนังสือที่เรียบร้อยและหนาซึ่งรู้จักกันดีกับ Ippolit Matveyevich Vorobyaninov - หนังสือสำนักงานทะเบียน เป็นที่ทราบกันดีว่าอาหารประเภทใดที่พลเมืองโดยเฉลี่ยของสาธารณรัฐกินในแต่ละปี เป็นที่ทราบกันดีว่าประชาชนทั่วไปดื่มวอดก้าโดยเฉลี่ยเท่าไรโดยมีการบ่งชี้โดยประมาณของขนมที่บริโภค เป็นที่ทราบกันดีว่ามีนักล่านักบัลเล่ต์นักบัลเล่ต์กี่คนสุนัขทุกสายพันธุ์จักรยานอนุสาวรีย์เด็กผู้หญิงประภาคารและจักรเย็บผ้าในประเทศชีวิตที่เต็มไปด้วยความเร่าร้อนความหลงใหลและความคิดดูเราจากตารางสถิติแค่ไหน!

แน่นอนว่านักเขียนช่างแดกดัน แต่การรวบรวมข้อมูลเป็นเพียงส่วนหนึ่งของความสามารถของเครื่องมือทางสถิติ วันนี้ฉันต้องการพูดถึงแนวคิดเช่นสหสัมพันธ์

ที่มาของรูปภาพ - http://vmilovidov.livejournal.com/33708.html
ที่มาของรูปภาพ - http://vmilovidov.livejournal.com/33708.html

สหสัมพันธ์ เป็นความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างตัวแปรสุ่มหลายตัว มักถูกตีความว่าเป็นการเชื่อมต่อระหว่างตัวแปรใด ๆ แต่สหสัมพันธ์หมายถึงสาเหตุหรือไม่?

ตัวอย่างง่ายๆ หากคุณเชื่อตามสถิติแล้วผู้ที่หยุดพักช่วงสั้น ๆ ในระหว่างวันทำงานมีแนวโน้มที่จะเป็นมะเร็งปอดมีความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์เหล่านี้ (ความน่าจะเป็นของการเป็นมะเร็งปอดและจำนวนการหยุดพัก) นี่หมายความว่าการทำงานจากการโทรเป็นสายโดยไม่ต้องออกจากที่ทำงานจะดีกว่าหรือไม่ไม่แน่นอน

เป็นเรื่องน่าคิดว่าช่วงพักเหล่านี้ส่วนใหญ่ใช้ไปที่ไหน - และทุกอย่างจะชัดเจนน่าเสียดายที่สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่แค่ช่วงพัก แต่มีควัน และการสูบบุหรี่ฆ่า

ที่มาของรูปภาพ - http://by-trash.livejournal.com/851550.html
ที่มาของรูปภาพ - http://by-trash.livejournal.com/851550.html

ปรากฎว่าความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์อย่างแท้จริงสามารถพบได้ระหว่างสิ่งต่างๆแม้กระทั่งความนิยมของถุงเท้าสีอ่อนกับความยาวของรถไฟบนทางรถไฟ South Ural พารามิเตอร์ที่สองไม่ได้ถูกเลือกโดยบังเอิญ: ฉันเขียนโพสต์ส่วนใหญ่บนรถไฟด้วยมือ

สหสัมพันธ์คือการเชื่อมต่อโครงข่าย?

อย่างไรก็ตามจะไม่มีตรรกะในเรื่องนี้ นี่คือตัวอย่างตลก ๆ ของความสัมพันธ์ที่ฉันพบบนอินเทอร์เน็ต

การใช้จ่ายด้านวิทยาศาสตร์เทคโนโลยีและการสำรวจอวกาศในสหรัฐอเมริกามีความสัมพันธ์กับการฆ่าตัวตายโดยการบีบคอและแขวนคอโดยมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ 0.99789126

สหสัมพันธ์คือการเชื่อมต่อโครงข่าย?

และนี่คือ "ความเชื่อมโยง" ระหว่างรายได้ทั้งหมดจากร้านค้าและจำนวนแพทย์ที่ได้รับการปกป้องในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์คือ 0.985065

สหสัมพันธ์คือการเชื่อมต่อโครงข่าย?

โดยทั่วไปแล้วกราฟสามารถใช้เพื่อพิสูจน์การเชื่อมโยงได้อย่างน่าเชื่อกว่าตัวเลขที่คลุมเครือ นี่คือวิธีที่ Google เทรนด์ เปรียบเทียบ คำค้นหา "ฟักทอง" и "ภาวะโลกร้อน"

เห็นได้ชัดว่าในตอนแรกมีคนที่พูดภาษารัสเซียเพียงไม่กี่คนกำลังมองหาฟักทองและจากนั้นคนจำนวนมากก็เริ่มสนใจเรื่องภาวะโลกร้อนในภาษาอังกฤษ อาจจะไม่มีเหตุผล :)

หลายคนรู้ว่าจำนวนโจรสลัด "มีอิทธิพล" ต่ออุณหภูมิโลกโดยเฉลี่ย แต่นี่คือการยืนยันแบบกราฟิก:

ที่มา - http://natalyarukol.ru/2011/06/22/vliyanie-kolichestva-piratov-na-globalnoe-poteplenie/
ที่มา - http://natalyarukol.ru/2011/06/22/vliyanie-kolichestva-piratov-na-globalnoe-poteplenie/

ฉันจะเจือจางตัวเลขที่น่าเบื่อด้วยรูปถ่ายของ Nicolas Cage

สหสัมพันธ์คือการเชื่อมต่อโครงข่าย?

สถิติอ้างว่ายิ่งเขาปรากฏตัวในภาพยนตร์บ่อยเท่าไหร่ผู้คนก็ยิ่งจมน้ำตายจากการตกสระ

สหสัมพันธ์คือการเชื่อมต่อโครงข่าย?

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่นี่ต่ำกว่าในตัวอย่างก่อนหน้า แต่ยังคงสูง: 0.666 และสามหกก็แทบจะไม่เกิดอุบัติเหตุ :)

แหล่งที่มาของความสัมพันธ์ที่ตลกคือเว็บไซต์ http://www.tylervigen.com/spurious-correlations ฉันแนะนำให้ผู้ที่อยากรู้อยากเห็นดู

ดังนั้นความสัมพันธ์จึงไร้ประโยชน์? ไม่ใช่เลย. มีคุณสมบัติที่เป็นประโยชน์: สามารถแสดงการอ้างอิงระหว่างสิ่งที่เกี่ยวข้องจริงๆ "กฎแห่งความสัมพันธ์" ฉบับแรกได้รับการพัฒนาโดยนักบรรพชีวินวิทยาชาวฝรั่งเศส คูเวียร์ ในศตวรรษที่ 18 แน่นอนเขาไม่ได้อนุมานสูตรคำนวณค่าสัมประสิทธิ์และไม่ได้วาดกราฟสวย ๆ เขาอธิบายดังนี้:

“ สัตว์แต่ละตัวถูกปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่มันอาศัยอยู่หาอาหารซ่อนตัวจากศัตรูดูแลลูกหลานของมัน หากสัตว์ชนิดนี้เป็นสัตว์กินพืชฟันหน้าของมันจะถูกปรับให้เข้ากับการถอนหญ้าและฟันกราม - เพื่อบดมัน ฟันบดหญ้าขนาดใหญ่ต้องการขากรรไกรที่ใหญ่และทรงพลังและกล้ามเนื้อเคี้ยวที่เพียงพอ ดังนั้นสัตว์ประเภทนี้จะต้องมีหัวที่หนักและใหญ่และเนื่องจากมันไม่มีกรงเล็บที่แหลมคมหรือเขี้ยวยาวที่จะต่อสู้กับนักล่าได้มันจึงต่อสู้ด้วยเขาของมัน ในการรองรับศีรษะและเขาที่หนักคุณต้องมีคอที่แข็งแรงและมีกระดูกสันหลังส่วนคอขนาดใหญ่ที่มีแขนยาวที่จะยึดกล้ามเนื้อ "

ที่มาของคำพูด

สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับสถิติสมัยใหม่อย่างไร? ขอขอบคุณข้อสรุปจาก Cuvier: "สิ่งมีชีวิตแต่ละชนิดก่อให้เกิดสิ่งมีชีวิตที่ปิดสนิทเพียงชิ้นเดียวซึ่งไม่มีส่วนใดที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้เพื่อไม่ให้สิ่งมีชีวิตอื่นเปลี่ยนไปพร้อมกัน ... ความสัมพันธ์ระหว่างชิ้นส่วน (อ่าน - พารามิเตอร์!) คือสิ่งที่สำคัญในงานของคูเวียร์ นักบรรพชีวินวิทยาเสนอที่จะฟื้นฟูรูปลักษณ์ของสัตว์ทั้งตัวตามแต่ละส่วนที่พบ

และสูตรคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ถูกเสนอโดยนักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษ เพียร์สัน ดูเหมือนว่า:

สหสัมพันธ์คือการเชื่อมต่อโครงข่าย?

X и Yที่นี่ - นี่คือพารามิเตอร์ที่เราพบการเชื่อมต่อ

โดยทั่วไปแล้วมันเป็นความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์ดังกล่าวที่สถิติกำลังมองหาซึ่งแมชชีนเลิร์นนิงกำลังมองหา ความสัมพันธ์มีบทบาทสำคัญในเรื่องนี้

ดังนั้นสหสัมพันธ์จึงเป็นหนึ่งในวิธีการทำงานในการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ แต่ก็เหมือนกับวิธีอื่น ๆ ที่ต้องปฏิบัติด้วยความระมัดระวัง ท้ายที่สุดไม่มีความเกี่ยวข้องระหว่างอายุของมิสอเมริกาและจำนวนผู้เสียชีวิตจากการถูกไฟไหม้ และความสัมพันธ์คือ มี . เรียนรู้สถิติเปิดหัวแรงอาจอยู่กับคุณ!

ความสัมพันธ์คือความเหมือนหรือความสัมพันธ์ระหว่างสองสิ่งบุคคลหรือความคิด หมายถึงความเหมือนหรือความเท่าเทียมที่มีอยู่ระหว่างสองสมมติฐานสถานการณ์หรือสิ่งต่างๆ

ในสถิติและคณิตศาสตร์สหสัมพันธ์หมายถึงการวัดระหว่างตัวแปร (สองตัวขึ้นไป) ที่มีความสัมพันธ์กัน

Correlation เป็นคำนามของผู้หญิงที่มาจากภาษาละตินcorrelatiōne ("cum" (พร้อมกัน) + "relatio" (ความสัมพันธ์)) อ่านว่า "สหสัมพันธ์" และแปลว่า "อัตราส่วน" หรือ "ความสัมพันธ์"

คำว่า "สหสัมพันธ์" สามารถแทนที่ได้ด้วยคำพ้องความหมายเช่นความสัมพันธ์การพึ่งพาความสัมพันธ์ความสัมพันธ์การพึ่งพาซึ่งกันและกันและการพึ่งพาซึ่งกันและกัน

การวิเคราะห์สหสัมพันธ์

วัตถุประสงค์ของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์คือการกำหนดความเข้มของความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างชุดข้อมูลที่รู้จักหรือข้อมูลอื่น ๆ ที่ทราบ

ค่าของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สามารถอยู่ในช่วง -1 ถึง 1 และผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นตัวกำหนดว่าความสัมพันธ์เป็นลบหรือบวก

ในการตีความค่าสัมประสิทธิ์คุณจำเป็นต้องรู้ว่า 1 หมายความว่าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเป็นค่าบวกอย่างสมบูรณ์และ -1 หมายความว่าเป็นค่าลบทั้งหมด ถ้าค่าสัมประสิทธิ์เป็น 0 แสดงว่าตัวแปรนั้นไม่ขึ้นต่อกัน

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน

ในทางสถิติค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน (r-Pearson) หรือที่เรียกว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันช่วงเวลาของผลิตภัณฑ์ (หรือ PPMCC หรือ PCC) จะวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวในมาตราส่วนเมตริกเดียวกัน

การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน

วิธีที่ 1) การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันโดยใช้ความแปรปรวนร่วมและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

สูตรเพียร์สัน

ที่ไหน:

Sxy.person 2นี่คือความแปรปรวนร่วม

Sx.person2นี่คือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวแปร x

Syperson2นี่คือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวแปร y

ในกรณีนี้การคำนวณจะต้องมองหาความแปรปรวนร่วมระหว่างตัวแปรและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของแต่ละตัวแปรก่อน

จากนั้นคุณต้องหารความแปรปรวนร่วมด้วยการคูณของสองส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน - สร้างเศษส่วนและใส่ความแปรปรวนร่วมที่ด้านบนและการคูณของสองส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ด้านล่าง

บ่อยครั้งที่ปัญหาเหล่านี้มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวแปรอยู่แล้วหรือความแปรปรวนร่วมระหว่างพวกเขาก็ยังคงเป็นเพียงการใช้สูตรเท่านั้น

วิธีที่ 2) การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันกับข้อมูลเดิม (ไม่มีความแปรปรวนร่วมหรือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน)

ด้วยวิธีนี้สูตรที่ง่ายที่สุดจะมีลักษณะดังนี้:

pearson.formula

ตัวอย่างเช่นถ้าเราสมมติว่าเรามีข้อมูลที่มีการสังเกต n = 6 ของสองตัวแปร: กลูโคส (y) และอายุ (x) ตัวอย่างเช่นนี่คือสถิติของคน 6 คนที่เราทราบอายุและระดับน้ำตาลในเลือด ในตารางต่อไปนี้คุณจะเห็นข้อมูลนี้: คนแรกที่อายุ 43 ปีมีระดับกลูโคส 99 คนที่สองที่อายุ 21 ปีมีระดับกลูโคส 65 คนที่สามที่อายุ 25 ปีมี ระดับกลูโคส 79 และอื่น ๆ การคำนวณควรทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

ขั้นตอนที่ 1: เติมข้อมูลในตารางดังนี้: กรอกข้อมูลที่มีอยู่ i, x, y และเพิ่มคอลัมน์ว่างสำหรับ xy, x², y²

ขนปุย 1

ขั้นตอนที่ 2: คูณ x และ y เพื่อเติมคอลัมน์“ xy” ตัวอย่างเช่นบรรทัดแรกจะมี x1y1 = 43 × 99 = 4257

shag2

ขั้นตอนที่ 3: หาค่าของคอลัมน์ x และยกกำลังสองแล้วเขียนผลลัพธ์ในคอลัมน์x² ตัวอย่างเช่นแถวแรกในตารางของเราจะเป็น x12 = 43 × 43 = 1849

shag3

ขั้นตอนที่ 4: ทำเช่นเดียวกับในขั้นตอนที่ 3 แต่ตอนนี้ใช้คอลัมน์ y และเขียนการคำนวณของคุณในคอลัมน์y² ตัวอย่างเช่นแถวแรกในตารางของเราจะมี y12 = 99 × 99 = 9801

shag4

ขั้นตอนที่ 5: สรุปแต่ละคอลัมน์และวางผลลัพธ์ที่ด้านล่างของแต่ละคอลัมน์ ตัวอย่างเช่นผลรวมของคอลัมน์ age x คือ 43 + 21 + 25 + 42 + 57 + 59 = 247

shag 5

ขั้นตอนที่ 6: ใช้สูตรสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

pearson.formula

pearson.reshenie

ช่วงของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อยู่ระหว่าง -1 ถึง 1 ผลลัพธ์ของเราคือ 0.5298 หรือ 52.98% ซึ่งหมายความว่าตัวแปรมีความสัมพันธ์เชิงบวกในระดับปานกลาง

เหล่านั้น. อายุและระดับกลูโคสขึ้นอยู่กับแต่ละอื่น ๆ (เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ 0.5298 อยู่ไกลจาก 0) แต่ไม่มากนัก (เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ยังห่างจาก 1 มาก) และในทางบวกเนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์มีค่ามากกว่า 0 หมายความว่ากลูโคสและอายุเพิ่มขึ้นพร้อมกันไม่ใช่ในทางกลับกัน (กล่าวคือยิ่งอายุมากขึ้นระดับกลูโคสก็จะยิ่งสูงขึ้น)

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของสเปียร์แมน

นอกจากนี้ยังมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Spearman ในสถิติซึ่งตั้งชื่อตาม Charles Edward Spearman นักสถิติ

จุดประสงค์ของค่าสัมประสิทธิ์นี้คือการวัดความเข้มของความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรไม่ว่าจะเป็นเชิงเส้นหรือไม่

สหสัมพันธ์ของ Spearman ใช้เพื่อประเมินว่าความเข้มของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่วิเคราะห์สองตัวสามารถวัดได้ด้วยฟังก์ชันเชิงเดี่ยว (ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่รักษาหรือเปลี่ยนอัตราส่วนของลำดับเริ่มต้น)

วิธีอ่านค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Spearman

สูตรสเปียร์แมน

การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของสเปียร์แมนนั้นแตกต่างจากค่าก่อนหน้าเล็กน้อย ในการดำเนินการนี้คุณต้องจัดระเบียบข้อมูลที่มีอยู่ในตารางต่อไปนี้

หอก

1. คุณควรมีข้อมูลสองคู่ที่ตรงกัน คุณต้องป้อนลงในตารางนี้ ตัวอย่างเช่นผู้บริหารร้านอาหารต้องการทราบว่ามีการเชื่อมต่อระหว่างจำนวนคำสั่งซื้อน้ำขวดและจำนวนการสั่งซื้อขนมหวาน กรรมการนำข้อมูล 4 ตารางมาสุ่ม ดังนั้นเขาจึงได้ข้อมูลมา 2 คู่โดยที่“ Data A” คือออเดอร์ของหวานส่วน“ Data B” คือออเดอร์น้ำ (โต๊ะแรกสั่งของหวาน 7 อย่างและน้ำเปล่า 8 ขวดอันที่สอง - ของหวาน 6 อย่างและ 3 ขวด ด้วยน้ำ ฯลฯ ):

ข้อมูล 1 ข้อมูลข

2. ในคอลัมน์ "อันดับ A" เราจะจัดประเภทกรณีที่อยู่ใน "ข้อมูล A" เพิ่มขึ้นโดย "1" คือค่าต่ำสุดในคอลัมน์และ n (จำนวนกรณีทั้งหมด) เป็นค่าสูงสุดใน "Data คอลัมน์ A "... ในตัวอย่างของเรามีดังนี้:

ข้อมูลข้อมูล b อันดับก

3. จัดตำแหน่งเดียวกัน (การจำแนกกรณี) สำหรับคอลัมน์ที่สอง“ Data B” โดยบันทึกในคอลัมน์“ อันดับ B”

อันดับ b

4. ในคอลัมน์ "d" คำนวณความแตกต่างระหว่างคอลัมน์การจัดอันดับสองคอลัมน์สุดท้าย (A - B) ป้ายนี้ไม่จำเป็นต้องนำมาพิจารณาที่นี่ (ในขั้นตอนต่อไปคุณจะพบสาเหตุ)

อันดับง

5. ยกกำลังสองของแต่ละค่าที่ได้รับในคอลัมน์ "d"

การจัดอันดับ d v kvadrate

6. สรุปข้อมูลทั้งหมดที่คุณได้รับในคอลัมน์ "d2" นี่จะเป็นΣd² ในตัวอย่างของเราΣd² = 0 + 1 + 0 + 1 = 2

7. ตอนนี้เราใช้สูตรของสเปียร์แมน

สูตร Spearman

ในกรณีของเรา n = 4 เราสามารถเห็นสิ่งนี้ได้ด้วยจำนวนคู่ข้อมูล (สอดคล้องกับจำนวนการสังเกต)

n พาร์ dannih

8. สุดท้ายแทนที่ข้อมูลในสูตร

สเปียร์แมน reshenie

ผลลัพธ์ของเราคือ 0.8 หรือ 80% ซึ่งหมายความว่าตัวแปรมีความสัมพันธ์ทางบวก

นั่นคือคำสั่งซื้อน้ำขวดและคำสั่งขนมของลูกค้าของร้านอาหารนี้ขึ้นอยู่กับแต่ละอื่น ๆ (เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ 0.8 อยู่ห่างจาก 0) แต่ไม่สมบูรณ์ (เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ใกล้เคียงกับ 1 มาก แต่ไม่เท่ากับ 1 ) ... และในทางบวกเนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์มีค่ามากกว่า 0 หมายความว่าปริมาณน้ำและปริมาณของหวานจะเพิ่มขึ้นพร้อมกันไม่ใช่ในทางกลับกัน (กล่าวคือปริมาณน้ำที่บริโภคมากขึ้นปริมาณของหวานที่บริโภคจะสูงขึ้น)

การถดถอยเชิงเส้น

เป็นสูตรที่ใช้ในการประมาณค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร (y) เมื่อทราบค่าของตัวแปรอื่น (x)

ค่า "x" คือตัวแปรอิสระหรือตัวทำนายและ "y" คือตัวแปรตาม (เช่นเดียวกับตัวแปรตอบสนอง) หรือคำตอบสำหรับคำถามที่ถาม

การถดถอยเชิงเส้นใช้เพื่อทดสอบว่าค่าของ "y" เปลี่ยนแปลงได้อย่างไรโดยขึ้นอยู่กับตัวแปร "x" เส้นตรงที่มีค่าทดสอบสำหรับรูปแบบนี้เรียกว่าเส้นถดถอยเชิงเส้น

ถ้าความสัมพันธ์อยู่ระหว่างตัวแปรตาม (“ y”) และตัวแปรอิสระ (“ x”) การถดถอยจะเรียกว่าการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย

การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย

ยี่ = β0 + β1Xi + εi

ที่ไหน:

β0 - กะ (ความยาวของส่วนที่ตัดบนแกนพิกัดของเส้นตรง Y)

β1 - ความชันของเส้นตรง Y

εiคือข้อผิดพลาดแบบสุ่มของตัวแปร Y ในการสังเกต i-th

prostaya lineinaia regressia

ดูความหมายลอการิทึมด้วย

สหสัมพันธ์คืออะไรและความสัมพันธ์หมายความว่าอย่างไร - ในคำง่ายๆเกี่ยวกับความซับซ้อน

22 มกราคม 2564

สวัสดีผู้อ่านที่รักของบล็อก KtoNaNovenkogo.ru เมื่อบางคนได้ยินคำว่า "สหสัมพันธ์" พวกเขามักจะตกอยู่ในอาการมึนงง เป็นที่เข้าใจได้: คำที่น่ากลัวจากโลกแห่งคณิตศาสตร์และสถิติที่สูงขึ้น

กราฟหม่น ๆ สูตรหลายชั้นเมื่อดูว่าต้องการซ่อนตรงมุมไหนแล้วร้องไห้ทันที ในความเป็นจริงทุกอย่างง่ายกว่ามาก

สหสัมพันธ์

หลังจากใช้เวลาไม่กี่นาทีในการอ่านบทความนี้คุณจะได้เรียนรู้ว่าความสัมพันธ์คืออะไรและจะนำไปใช้ในชีวิตประจำวันได้อย่างไร

นิยามของสหสัมพันธ์ - มันคืออะไร

พูดง่ายๆความสัมพันธ์คือ ความสัมพันธ์นี้ พารามิเตอร์สุ่มสองตัวขึ้นไป เมื่อค่าหนึ่งเพิ่มขึ้นหรือลดลงค่าอื่นก็เปลี่ยนไปเช่นกัน

ขออธิบายเป็นตัวอย่าง: มีความสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิอากาศและการบริโภคไอศกรีม ยิ่งอากาศร้อนเท่าไหร่คนก็ซื้อขนมกันหนาวมากขึ้นเท่านั้น และในทางกลับกัน.

สหสัมพันธ์คือ ...

รูปแบบดังกล่าวกำหนดขึ้นโดยการตรวจสอบข้อมูลทางสถิติจำนวนมาก เรารวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการบริโภคไอศกรีมในช่วงหลายปีและข้อมูลความผันผวนของอุณหภูมิในช่วงเวลาเดียวกัน จากนั้นเราจะเปรียบเทียบและมองหาการพึ่งพา

หมายถึงความสัมพันธ์ เชื่อมต่อกัน กับบางสิ่งบางอย่าง มีความสัมพันธ์เชิงบวกและเชิงลบ

ถ้าเป็นค่าบวกพารามิเตอร์ยิ่งมากกว่าหนึ่งพารามิเตอร์ยิ่งมาก ตัวอย่างเช่นยิ่งชาวนาใช้ปุ๋ยมากเท่าไหร่การเก็บเกี่ยวก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น ด้วยความสัมพันธ์แบบผกผันการเพิ่มขึ้นของปริมาณหนึ่งจะมาพร้อมกับการลดลงของอีกปริมาณหนึ่ง ยิ่งอาคารสูงขึ้นเท่าไหร่ก็ยิ่งต้านทานแผ่นดินไหวได้แย่เท่านั้น

Correlation คือความสัมพันธ์ที่ไม่มีการค้ำประกัน

พิจารณาตัวอย่างของความสัมพันธ์โดยตรง: ยิ่งบุคคลมีระดับความเป็นอยู่ที่สูงขึ้นอายุขัยของเขาก็จะยาวนานขึ้น คนที่ร่ำรวยกินอาหารที่มีคุณภาพและได้รับการดูแลทางการแพทย์อย่างทันท่วงที ไม่เหมือนคนจน.

อย่างไรก็ตามไม่สามารถพูดได้อย่างแน่นอนว่าผู้มีอำนาจบางคนจะมีอายุยืนยาวกว่าขอทานคนนี้

นี่เป็นเพียงความน่าจะเป็นทางสถิติและอาจใช้ไม่ได้กับกรณีใดกรณีหนึ่ง สิ่งนี้แตกต่างจากความสัมพันธ์จากการพึ่งพาเชิงเส้นโดยที่ผลลัพธ์เป็นที่รู้กันโดยมีความน่าจะเป็น 100%

แต่ถ้าเราเอาตัวอย่างคนรวยหลายแสนคนและจำนวนคนจนเท่ากันเปรียบเทียบอายุขัยของพวกเขาแนวโน้มทั่วไปก็จะเป็นจริง

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

นี่คือตัวเลขที่แสดงว่า "r" มันอยู่ในช่วง -1 ถึง 1 สะท้อนถึงความแข็งแกร่งและขั้วของความสัมพันธ์ของปริมาณ ลองดูตัวอย่าง:

ค่าสัมประสิทธิ์ ความสัมพันธ์คืออะไร? สิ่งนี้หมายความว่า?
r = 1 ความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่ง คนที่กินบลูเบอร์รี่จะมีสายตาที่เฉียบคม กินบลูเบอร์รี่!
r น้อยกว่า 0.5 ความสัมพันธ์เชิงบวกที่อ่อนแอ คนที่รักบลูเบอร์รี่บางคนมีสายตาที่เฉียบคม แต่มันไม่ได้เป็นอย่างนั้น ในระยะสั้นยังไม่มีอะไรชัดเจน แต่จะดีกว่าถ้ากินบลูเบอร์รี่ในกรณี
r = 0 ไม่มีความสัมพันธ์ บลูเบอร์รี่กับการมองเห็นไม่เกี่ยวข้องกัน แต่อย่างใด
r น้อยกว่า -0.5 ความสัมพันธ์เชิงลบที่อ่อนแอ มีกรณีของความบกพร่องทางสายตาเนื่องจากบลูเบอร์รี่ มันไม่คุ้มที่จะเสี่ยง
r = -1 ความสัมพันธ์เชิงลบที่แข็งแกร่ง เกือบทุกคนที่กินบลูเบอร์รี่ก็ตาบอด ระวังบลูเบอร์รี่!

ค่าของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์คำนวณโดยสูตร:

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

หากทันใดนั้นดวงตาก็มืดลงและมีความปรารถนาที่ไม่อาจต้านทานได้ที่จะปิดบทความ (กลุ่มอาการทางมนุษยศาสตร์) นั่นคือตัวเลือกนั้นง่ายกว่า Microsoft Exel เขาจะทำทุกอย่างด้วยตัวเองโดยใช้ฟังก์ชัน CORREL สิ่งนี้ทำได้ดังนี้:

ฟังก์ชัน Correl

จากการคำนวณความสูงของบุคคลไม่มีผลต่อระดับค่าจ้าง

เหตุผลที่แท้จริงของความสัมพันธ์และสมมติฐานที่เป็นไปได้

อัตราแลกเปลี่ยนเงินดอลลาร์และราคาน้ำมันมีความสัมพันธ์ทางลบ เราสามารถตั้งสมมติฐาน: การเพิ่มขึ้นของราคาทองคำดำทำให้ค่าเงินของอเมริกาลดลง แต่เหตุใดจึงเกิดขึ้น ความเชื่อมโยงระหว่างปรากฏการณ์เหล่านี้มาจากไหน?

การหาสาเหตุของความสัมพันธ์เป็นงานที่ยากมาก ปัจจัยที่แตกต่างกันหลายพันอย่างเกี่ยวพันกันซึ่งบางส่วนถูกซ่อนไว้

บางทีความจริงก็คือสหรัฐอเมริกาเป็นผู้บริโภคน้ำมันรายใหญ่ที่สุดในโลก นำเข้าประมาณ 7.2 ล้านบาร์เรลทุกวัน การลดลงของราคาทองคำดำเป็นผลดีต่อเศรษฐกิจของอเมริกาเพราะช่วยให้คุณใช้จ่ายเงินน้อยลง ดังนั้นเงินดอลลาร์จึงเติบโตขึ้น

การหาสาเหตุของความสัมพันธ์

ความสัมพันธ์ให้โอกาส สรุป จากสถิติ

ตัวอย่างเช่นเราพบว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างรายได้ของพนักงานและการปฏิบัติงานในที่ทำงาน สมมติฐานของเรา: "คนขี้เกียจและคนขี้เกียจได้มากกว่าพนักงานที่มีความรับผิดชอบ" จากนั้นเราจะแก้ไขระบบแรงจูงใจและกำจัดคนไร้ประโยชน์

สมมติฐานเป็นเพียงข้อสรุปทางสถิติข้อสันนิษฐาน มันอาจจะผิด

ตามสถิติยิ่งนักผจญเพลิงมีส่วนร่วมในการดับไฟมากเท่าไหร่ปริมาณความเสียหายก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น เราสามารถสร้างสมมติฐานอะไรได้บ้างจากที่นี่? นักผจญเพลิงกำลังก่อให้เกิดอันตรายเรามาลดมันลง! แต่ถ้าดูแล้วสาเหตุที่แท้จริงของความเสียหายคือไฟ และการเพิ่มขึ้นของจำนวนคนที่เกี่ยวข้องกับการดับเพลิงนั้นเป็นผลมาจากขนาดของไฟ

จักรวาลของเราไม่มีที่สิ้นสุดซึ่งหมายความว่าคุณสามารถค้นหาตัวแปรหลายตัวที่จะมีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันแม้ว่าจะไม่มีความสัมพันธ์แบบเหตุและผลอย่างสมบูรณ์ก็ตาม แม้แต่จินตนาการที่ดุร้ายก็ไม่สามารถอธิบายได้ว่าชีสและผ้าห่มนักฆ่ามีอะไรเหมือนกัน:

ผ้าห่มนักฆ่า

สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อนี้โปรดดูวิดีโอ:

วิธีที่ผู้คนร่ำรวยขึ้นด้วยความสัมพันธ์

กฎหลักของนักลงทุนคืออย่าใส่ไข่ทั้งหมดของคุณในตะกร้าใบเดียว ขอแนะนำให้กระจายการลงทุน (คืออะไร) - เพื่อกระจาย ดังนั้นผู้คนจึงซื้อหุ้นไม่ว่าจะเป็น บริษัท ใด บริษัท หนึ่ง แต่เป็น บริษัท ที่แตกต่างกันเป็นโหลสร้างพอร์ตการลงทุน หากคำพูดของ บริษัท บางแห่งร่วงลงเก้าที่เหลือจะสามารถชนะการล่มสลายหรืออย่างน้อยก็ลดการสูญเสีย

แต่ในทางทฤษฎี แต่ในทางปฏิบัติสหสัมพันธ์ทำลายทุกอย่าง ปัญหาคือราคาหุ้นของ บริษัท ต่างๆในอุตสาหกรรมหรือแม้แต่ทั้งประเทศอาจมีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ปัญหาของ บริษัท ขนาดใหญ่กระตุ้นให้เกิดความตื่นตระหนกในตลาดลดมูลค่าของสินทรัพย์อื่น ๆ ที่มองแวบแรกไม่เกี่ยวข้องกัน ในปี 2008 Lehman Brothers ล่มสลายทำให้เกิดปฏิกิริยาลูกโซ่และการล่มสลายในตลาดโลก

ดังนั้นในการลงทุนคุณต้องพยายามเลือกพื้นที่ที่ ไม่เกี่ยวข้อง (r มีแนวโน้มเป็น 0)

ตัวอย่างเช่นคู่ "ทองคำ - พันธบัตรสหรัฐฯ" = -0.13 หากคุณประกอบผลงานจากชิ้นส่วนที่เป็นอิสระอย่างสมบูรณ์ความเสี่ยงของการสูญเสียทางการเงินจะลดลง

ความใกล้ชิดของสินทรัพย์ซึ่งกันและกันช่วยเพิ่มความสัมพันธ์ ซึ่งหมายความว่าคุณต้องพิจารณาตัวเลือกในส่วนต่างๆของโลกให้ห่างจากกันให้มากที่สุด

หลักการนี้ยังใช้ได้ผลในชีวิต หากทักษะและความรู้ของคุณอนุญาตให้คุณทำงานเป็นโปรแกรมเมอร์คนขับรถแท็กซี่ช่างประปาและนักข่าวได้คุณจะได้รับการปกป้องอย่างดีจากความเสี่ยงในการตกงาน

บันทึก

  1. Correlation คือความสัมพันธ์การพึ่งพาซึ่งกันและกันของตัวแปรหลายตัว
  2. ความสัมพันธ์เป็นบวกและลบ
  3. ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะกำหนดระดับของการพึ่งพาซึ่งกันและกันของตัวแปรหนึ่งกับอีกตัวแปรหนึ่ง
  4. บนพื้นฐานของความสัมพันธ์ผู้คนตั้งสมมติฐาน (มักจะผิด)
  5. เหตุผลที่แท้จริงของความสัมพันธ์บางครั้งซ่อนอยู่ภายใต้ปัจจัยและแรงภายนอกที่หลากหลาย
  6. มีความสัมพันธ์ที่ผิดพลาด
  7. เมื่อวางไข่ในตะกร้าโปรดจำไว้ว่าพวกเขาไม่ควรมีความสัมพันธ์กัน

ขอให้โชคดี! พบกันเร็ว ๆ นี้ในหน้าของบล็อก KtoNaNovenkogo.ru

สหสัมพันธ์ - มันคืออะไร?

คำว่า "สหสัมพันธ์" คือ คำศัพท์ทางคณิตศาสตร์ ชื่อที่เข้ามาในคำพูดของเราจากภาษาของชาวโรมันโบราณ - ละติน "Relatio" หมายถึงความสัมพันธ์ "สหสัมพันธ์" - ความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันหรือความสัมพันธ์

สาขาคณิตศาสตร์ที่ศึกษาปรากฏการณ์สุ่มและความน่าจะเป็นของการเกิดขึ้นเรียกว่าสถิติ เหตุการณ์ใด ๆ ในธรรมชาติและในสังคมที่ปฏิบัติตามกฎหมายสถิติสามารถเกี่ยวข้องกันได้ การศึกษาสหสัมพันธ์มีวัตถุประสงค์เพื่อระบุ การอ้างอิงดังกล่าว ปรากฏการณ์บางอย่างจากผู้อื่น

ประเภทของความสัมพันธ์ของเหตุการณ์คืออะไร?

ทุกๆวันในชีวิตประจำวันเราได้สัมผัสกับเหตุการณ์ต่างๆมากมาย บางคนมีอิทธิพลต่อผู้อื่นแม้ว่าอิทธิพลนี้จะไม่ชัดเจน ตามระดับของการปรับสภาพเชิงตรรกะเราสามารถแยกแยะได้ สองชั้นเรียนหลัก ลำดับเหตุการณ์:

  • ขึ้นอยู่กับการทำงานโดยมีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่ชัดเจน: การดื่มแอลกอฮอล์นำไปสู่โรคตับ การใช้ยางสำหรับฤดูหนาวช่วยลดความเสี่ยงในการเกิดอุบัติเหตุบนถนนลื่นและเต็มไปด้วยหิมะ
  • สุ่มหรือสุ่ม: ในวันจันทร์การจราจรติดขัดมากที่สุด ระดับความฉลาดโดยเฉลี่ยของสาวผมบลอนด์ต่ำกว่าสีน้ำตาล คนที่เกิดในฤดูหนาวมีความจริงจังและมีความรับผิดชอบมากกว่าคนที่มีวันเกิดในฤดูร้อน การพึ่งพาดังกล่าวไม่สามารถพิสูจน์ได้ในเชิงเหตุผล

ยืนยันหรือหักล้าง สุ่ม การยืนยันเป็นไปได้ด้วยความช่วยเหลือของสถิติเท่านั้นซึ่งจะนับจำนวนความบังเอิญระหว่างปรากฏการณ์อิสระ ด้วยเหตุนี้คุณสามารถคาดเดาได้ว่าเหตุการณ์จะเกิดขึ้นได้มากน้อยเพียงใด

ภูเขาไฟที่ยังคุกรุ่นสูงที่สุดในโลก

การคาดการณ์ดังกล่าวรวมถึงตัวอย่างเช่น สัญญาณพื้นบ้าน ... ตัวอย่างเช่นถ้าคนลุกขึ้นด้วยเท้าซ้ายในตอนเช้าถือว่าวันนั้นจะไม่ประสบความสำเร็จ สรีรวิทยาไม่เปิดเผยความสัมพันธ์ระหว่างเหตุการณ์เหล่านี้ อย่างไรก็ตามการนับโดยตรงสามารถแสดงให้เห็นว่าข้อความดังกล่าวเป็นจริงในสามกรณีจากสี่กรณี ซึ่งหมายความว่าเป็นไปได้ที่จะทำนายการเกิดขึ้นของเหตุการณ์ที่มีความน่าจะเป็นที่สอดคล้องกัน 75%

ความสัมพันธ์ระหว่างปรากฏการณ์ในธรรมชาติและสังคม

เป็นครั้งแรกที่มีการใช้คำว่า "สหสัมพันธ์" ในบรรพชีวินวิทยา - การศึกษาซากดึกดำบรรพ์ของสัตว์ การค้นหาส่วนที่คล้ายกันของโครงกระดูกไดโนเสาร์นักวิทยาศาสตร์สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นของสปีชีส์เดียวกัน ซากทางชีววิทยาที่คล้ายคลึงกันในหินในเอเชียและแอฟริกานำไปสู่ข้อสรุปว่าชั้นเหล่านี้ก่อตัวขึ้นในช่วงเวลาทางธรณีวิทยาเดียวกัน

ตามกฎแล้วความต้องการวิธีการทางสถิติเกิดขึ้นเมื่อศึกษาระบบที่ซับซ้อน ร่างกายมนุษย์หรือความสัมพันธ์ในสังคมเป็นสิ่งที่เชื่อมโยงกันอย่างละเอียดลึกซึ้งซึ่งอาจยากมากที่จะติดตาม นี่คือที่มาของสถิติ

เช่นมีความเชื่อว่าคนอ้วนเป็นคนมีน้ำใจ จิตวิทยาสมัยใหม่ไม่สามารถหาความเชื่อมโยงโดยตรงระหว่างอารมณ์และสรีรวิทยาได้ สามารถทำได้ สองสมมติฐาน:

  • คนที่มีความคิดเชิงปรัชญาและมีมนุษยธรรมพบว่ามีความสุขในอาหารและไม่ทำให้คนอื่นสกปรก
  • คนที่มีความอยากอาหารจะเน้นไปที่โภชนาการไม่ใช่เพื่อวางอุบาย

นักสถิติไม่ได้กำหนดให้ตัวเองเป็นผู้ค้นหาว่าสมมติฐานใดถูกต้อง? เขาจะพยายามตรวจสอบ คำสั่งนั้นเป็นจริง โดยพื้นฐานแล้ว ต่อมานักสรีรวิทยาอาจศึกษาการทำงานของตับและสรุปเกี่ยวกับผลต่อฮอร์โมนและการสร้างไขมันในร่างกาย ฮอร์โมนมีส่วนทำให้อารมณ์ดีและการกักเก็บไขมันมีผลต่อการปรากฏตัว เหตุผลจะอยู่ในสาขาพันธุศาสตร์

สมาคม - มันคืออะไร

การวัดความสัมพันธ์

สถิติเสนอให้วัดความสัมพันธ์เชิงสหสัมพันธ์โดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์ตัวเลขซึ่งจะรวมถึงขนาดและทิศทางของมัน ยิ่งจำนวนนี้มากเท่าใดการเชื่อมต่อโครงข่ายของพารามิเตอร์ก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น ทิศทางของการโต้ตอบจะถูกกำหนดโดยเครื่องหมายของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

เครื่องหมายลบจะหมายความว่าการลดลงของโอกาสในการขายหนึ่งรายการ ไปสู่การเติบโตของอีกคน ตัวอย่างเช่นการลดปริมาณน้ำมันเบนซินที่จ่ายให้กับรถสายตรวจของตำรวจจะนำไปสู่การเพิ่มอัตราการเป็นนักเลงข้างถนน

เครื่องหมายบวกของค่าสัมประสิทธิ์สอดคล้องกับกรณีที่การเพิ่มขึ้นของค่าหนึ่งนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของอีกระดับหนึ่ง ตัวอย่างเช่นความถี่ของการประชุมผู้ปกครองที่โรงเรียนอาจเกี่ยวข้องกับการเพิ่มขึ้นของผลการเรียน

ในกรณีที่ไม่มีความสัมพันธ์กันก็ว่ากันไป เป็นศูนย์ ระดับน้ำในแม่น้ำในช่วงน้ำท่วมอาจไม่มีผลอะไรกับจำนวนการติดเชื้อไข้หวัดใหญ่

รูปภาพสหสัมพันธ์คืออะไรในคำง่ายๆ

ความสัมพันธ์และความน่าจะเป็น

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระบุความถี่ของความบังเอิญ แต่ไม่ได้พิสูจน์ สาเหตุ ระหว่างเหตุการณ์ ตัวอย่างเช่นการลดลงของผลการเรียนที่มหาวิทยาลัยและความถี่ในการเยี่ยมชมศูนย์สุขภาพของหอพักอาจมีสาเหตุเดียวกัน - คุณภาพของอาหารที่เตรียมในโรงอาหารของนักเรียนไม่ดี โดยทั่วไปความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งจะสอดคล้องกับการจับคู่ 70% ขึ้นไปในขณะที่ความสัมพันธ์ที่อ่อนแอนั้นสอดคล้องกับน้อยกว่า 20%

อย่างไรก็ตามเราไม่ได้อยู่คนเดียว ตลาดหุ้นเกือบทุกแห่งในโลกมีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับตลาดหุ้นอเมริกาและตอบสนองต่อสิ่งที่เกิดขึ้นที่นั่นเป็นหลัก และที่นี่นอกเหนือไปจากเหตุผลพื้นฐานสำหรับปฏิสัมพันธ์ของตลาด เมืองหลวง การใช้เครื่องมือการซื้อขายอัตโนมัติอย่างแพร่หลายก็ได้รับอิทธิพลอย่างมากเช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเห็นได้ชัดในระดับจุลภาค (สำบัดสำนวน) การเคลื่อนไหวของเห็บแต่ละครั้งของดัชนี S & P500 ขึ้นหรือลงจะได้รับการตอบสนองทันทีโดยการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในดัชนี FTSE, DAX, MICEX, Bovespa ความสัมพันธ์นี้แพร่หลายและเป็นพื้นฐานสำหรับการตัดสินใจของเทรดเดอร์

จากนั้นมีกราฟหลายกราฟที่แสดงว่าดัชนี S & P500 เป็นดัชนีอย่างไร RTS และราคาน้ำมัน แผนภูมิเหล่านี้แสดงการเปลี่ยนแปลงของดัชนี S & P500 RTS และราคาน้ำมันเป็นเปอร์เซ็นต์จากจุดอ้างอิงบนแผนภูมิ

ตัวเลขแสดงสถานการณ์ในเดือนมีนาคมเมื่อดัชนี RTS ตามหลังทองคำดำไม่ใช่ดัชนี S & P500 นี่เป็นช่วงเวลาแห่งการซ้ำเติมสถานการณ์ในแอฟริกาเหนือและตะวันออกกลาง การเพิ่มขึ้นของราคาน้ำมันส่งผลลบต่อตลาดหุ้นอเมริกา แต่ในขณะเดียวกันก็นำไปสู่การปรับตัวขึ้นของตลาดหุ้นรัสเซีย ให้ความสนใจกับข้อเท็จจริงอีกประการหนึ่ง: การกลับตัวของตลาดหุ้นรัสเซียมักจะเกิดขึ้นเร็วกว่าราคาน้ำมันเล็กน้อย กราฟต่อไปนี้แสดงความสัมพันธ์เดียวกันตั้งแต่การนำเสนอ Bena Bernanke ใน Jacksonhall ซึ่งเขาได้ประกาศโครงการ QE2 ที่กำลังจะมาถึง

อย่างที่เราเห็นจนกระทั่งถึงปีใหม่ S & P500 ดัชนี RTS และน้ำมันขยับเกือบพร้อมกัน ในเดือนมกราคม - กุมภาพันธ์มีการปรับฐานตามฤดูกาลของทองคำดำ แต่ตลาดรัสเซียยังคงเติบโตไปพร้อม ๆ กับอเมริกา เงิน ซึ่งมักจะจัดสรรให้กับเงินลงทุนในช่วงต้นปี แผนภูมิต่อไปนี้แสดงความสัมพันธ์เดียวกันนับตั้งแต่ที่ตลาดหุ้นสหรัฐฯสูงสุดในปี 2550 การชุมนุมพาราโบลาที่น่าประทับใจของทองคำดำทำให้ตลาดหุ้นรัสเซียร่วงลงเล็กน้อย

สิ่งที่น่าสังเกตในแผนภูมินี้คือความมั่นคงของส่วนต่างราคาน้ำมันและดัชนี RTS กราฟต่อไปนี้แสดงให้เราเห็นความสัมพันธ์ตั้งแต่เดือนมกราคม 2004 การลงทุนในตลาดหุ้นอเมริกาในช่วงนี้ไม่ได้ก่อให้เกิดผลกำไรใด ๆ

และสุดท้ายกราฟที่น่าประทับใจที่สุดในชุดนี้: ตั้งแต่ต้นปี 2000

อย่างที่เราเห็นในขณะที่ดัชนีน้ำมันและดัชนี RTS มีการเติบโตที่แข็งแกร่งมากในช่วงเวลานี้คือ 450% และ 1500% ตามลำดับตลาดหุ้นอเมริกาแทบไม่ได้ออกจากโซนเชิงลบในช่วงเวลานี้ ไม่ต้องสงสัยมีปัจจัยอื่น ๆ ที่มีผลกระทบต่อตลาดหุ้นรัสเซีย ตัวอย่างเช่นอัตราแลกเปลี่ยนเงินรูเบิล การเพิ่มขึ้นของอัตราแลกเปลี่ยนเงินรูเบิลนำไปสู่การไหลเข้าของเงินในตลาดรัสเซีย เพิ่มอัตรา การลงทุนเพิ่มเติม นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของเงินรูเบิลและดังนั้นจึงมีส่วนช่วยในการเติบโตของตลาดรัสเซีย (โดยปกติจะได้รับเงินคืนจากบุคคลภายในล่วงหน้า)

เมื่อค่าเงินดอลลาร์อ่อนค่าลงเมื่อเทียบกับรูเบิลหากเราคิดว่าราคาสินทรัพย์ในรูเบิลยังคงไม่เปลี่ยนแปลงดังนั้นราคาควรสูงขึ้นเมื่อเทียบกับดอลลาร์และสกุลเงินอื่น ๆ บางทีการพึ่งพาราคาน้ำมันของตลาดรัสเซียเป็นการแสดงออกถึงความสัมพันธ์ระหว่างตลาดและการเปลี่ยนแปลงของอัตราแลกเปลี่ยนของสกุลเงินของประเทศด้วยค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์บางอย่าง ดังนั้นแม้ว่าจะมีความสัมพันธ์บางอย่างที่นี่ แต่ก็ไม่มีประเด็นใดในการระบุปฏิสัมพันธ์ของดัชนี RTS กับอัตราแลกเปลี่ยนของรูเบิลหรือสกุลเงินอื่น ๆ

สหสัมพันธ์คือ

สรุปสั้น ๆ : สามารถสรุปได้ดังต่อไปนี้: ปฏิสัมพันธ์ของตลาดหุ้นรัสเซียกับดัชนี S & P500 สะท้อนถึงความเชื่อมั่นของตลาดโลกที่มีต่อตลาดหุ้นโดยทั่วไป ปฏิสัมพันธ์กับราคาน้ำมันสะท้อนให้เห็นถึงความโดดเด่นของหุ้นน้ำมันและก๊าซในดัชนีของรัสเซียและความสัมพันธ์ส่วนใหญ่กับการเปลี่ยนแปลงของอัตราแลกเปลี่ยน

ความสัมพันธ์ระหว่างดัชนี MICEX, M&P และน้ำมัน

มีความสัมพันธ์อื่น ๆ ที่ต้องพิจารณาเมื่อลงทุนในตลาดหุ้นรัสเซียตัวอย่างเช่นปฏิสัมพันธ์ของตลาดรัสเซียกับการไหลเข้า / ออกของต่างชาติ เมืองหลวง .

ความสัมพันธ์ของหลักทรัพย์

ระหว่างผลตอบแทน เอกสารที่มีค่า อาจสังเกตเห็นการพึ่งพาการทำงาน ซึ่งหมายความว่ามีกฎที่เข้มงวดที่เชื่อมโยงมูลค่าของผลตอบแทน ง่ายที่สุดคือความสัมพันธ์เชิงเส้น

ในตลาดการเงินความสัมพันธ์ระหว่างผลตอบแทน เอกสารที่มีค่า บ่อยครั้งที่มันใช้งานไม่ได้นั่นคือไม่แข็ง ในกรณีนี้ค่าหนึ่งของผลตอบแทนของหลักทรัพย์หนึ่งอาจสอดคล้องกับค่าที่แตกต่างกันของผลตอบแทนของหลักทรัพย์อื่น ดังนั้นจึงไม่มีกฎหมายที่เข้มงวดที่จะเชื่อมโยงมูลค่าของผลตอบแทน การพึ่งพาประเภทนี้เรียกว่าสุ่มหรือน่าจะเป็นหรือทางสถิติ ซึ่งหมายความว่าเมื่อผลตอบแทนของการรักษาความปลอดภัยเปลี่ยนไปเราสามารถพูดได้เฉพาะค่าผลตอบแทนที่ความปลอดภัยอื่นยอมรับได้และความน่าจะเป็นเท่าไหร่ สถานะของกิจการนี้อธิบายได้จากการมีอยู่ของปัจจัยจำนวนมากที่มีผลต่อความสามารถในการทำกำไรของสินทรัพย์เฉพาะและข้อเท็จจริงที่ว่าทั้งหมดนั้นยากที่จะนำมาพิจารณา

ตัวอย่างของตัวเลือกสำหรับพอร์ตการลงทุนของหลักทรัพย์สองรายการภายในความสัมพันธ์ของผลตอบแทนของสินทรัพย์ตั้งแต่ -1 ถึง +1

เมื่อสร้างพอร์ตโฟลิโอระดับความสัมพันธ์ระหว่างผลตอบแทนของหลักทรัพย์สองตัวสามารถกำหนดได้โดยใช้ตัวบ่งชี้เช่นค่าความแปรปรวนร่วมและค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

ความแปรปรวนร่วมแสดงถึงระดับการพึ่งพาของตัวแปรสุ่มสองตัว สามารถใช้ค่าบวกลบและเท่ากับศูนย์ หากค่าความแปรปรวนร่วมเป็นบวกแสดงว่าเมื่อค่าของตัวแปรหนึ่งเปลี่ยนไปอีกตัวแปรมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนไปในทิศทางเดียวกัน ดังนั้นด้วยความแปรปรวนร่วมในเชิงบวกของอัตราผลตอบแทนของหลักทรัพย์สองรายการพร้อมกับการเพิ่มขึ้นของผลตอบแทนของหลักทรัพย์แรก การทำกำไร ที่สองก็จะเติบโตเช่นกัน เมื่อผลตอบแทนของหลักทรัพย์แรกตกลง การทำกำไร ประการที่สองก็จะลดลงเช่นกัน

ตัวอย่างตัวเลือกสำหรับพอร์ตการลงทุนของสองสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์ของผลตอบแทนน้อยกว่า +1

ด้วยความแปรปรวนร่วมเชิงลบตัวแปรมักจะเคลื่อนที่ไปในทิศทางตรงกันข้าม ในกรณีนี้การเพิ่มขึ้นของผลตอบแทนของหลักทรัพย์แรกจะมาพร้อมกับผลตอบแทนที่ลดลงของหลักทรัพย์ที่สองและในทางกลับกัน ค่าความแปรปรวนร่วมยิ่งมากความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรก็จะยิ่งแน่นแฟ้นมากขึ้น ถ้าความแปรปรวนร่วมเป็นศูนย์จะไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

ตัวอย่างตัวเลือกพอร์ตโฟลิโอที่มีระดับความสัมพันธ์ของผลตอบแทนที่แตกต่างกัน

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แสดงถึงระดับความใกล้ชิดของการพึ่งพาเชิงเส้นของสองตัวแปรและเป็นปริมาณที่ไม่มีมิติ แนวโน้มที่มีต่อความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างสองตัวแปรสามารถออกเสียงได้มากหรือน้อย ดังนั้นค่าสัมประสิทธิ์จึงมีตั้งแต่ -1 ถึง +1 หากค่าสัมประสิทธิ์คือ +1 แสดงว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างผลตอบแทนของหลักทรัพย์สองตัว หากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็นบวก แต่น้อยกว่า +1 จะมีการพึ่งพาระหว่างผลตอบแทนของหลักทรัพย์สองหลักทรัพย์ แต่มีความเข้มงวดน้อยกว่า

หากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็น -1 แสดงว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างผลตอบแทนของหลักทรัพย์ เมื่อค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เท่ากับศูนย์จะไม่มีการพึ่งพาระหว่างตัวแปร

การกำหนดความแปรปรวนร่วมของผลตอบแทนของหลักทรัพย์สามตัว

ความสัมพันธ์ของการลงทุน

เท่าไหร่ นักลงทุน - สมาชิกฟอรัมของเราปรับชุดเครื่องมือโดยใช้ การกระจายความเสี่ยง และความสัมพันธ์ คิดว่าไม่เยอะ หากแนวคิดเรื่องการกระจายความเสี่ยงเป็นที่คุ้นเคยกับคนส่วนใหญ่อย่างน้อยก็ในระดับสุภาษิต: "อย่าเก็บไข่ทั้งหมดไว้ในตะกร้าเดียว" ตัวอย่างเช่นแนวคิดเรื่องความสัมพันธ์ของสินทรัพย์นั้นฉันเพิ่งค้นพบเมื่อไม่นานมานี้

การกระจายพอร์ตการลงทุนจากสินทรัพย์ที่มีผลลัพธ์ที่ไม่สัมพันธ์กันจะช่วยลดความเสี่ยงเนื่องจากในขณะที่ผลตอบแทนจากสินทรัพย์หนึ่งลดลง แต่ก็มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นจากอีกสินทรัพย์หนึ่ง เมื่อพยายามสร้างพอร์ตการลงทุนที่หลากหลายจากสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์เชิงลบที่เด่นชัดเราจะได้รับผลกระทบที่ไม่คาดคิดและมีประโยชน์มากสำหรับเรา ผลตอบแทนรวมของพอร์ตการลงทุนอาจสูงกว่าผลตอบแทนของสินทรัพย์แต่ละรายการดังนั้นความเสี่ยงอาจต่ำกว่าความเสี่ยงของทั้งสองสินทรัพย์

การกระจายการลงทุน

ข้อมูลของตลาดหลักทรัพย์สหรัฐฯเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มสินทรัพย์ต่างๆในปี 1926-2009 กล่าวว่าอย่างไร: ความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นขององค์กรขนาดเล็กและหุ้นขององค์กรขนาดใหญ่ - (+0.79) นี่เป็นความสัมพันธ์ที่ค่อนข้างสูง แม้ว่าจะไม่ใช่ 1. แต่หุ้นขนาดใหญ่และหุ้นขนาดเล็กมีพฤติกรรมที่แตกต่างกันบ้าง ความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นและพันธบัตรใกล้จะเป็นศูนย์แล้ว

ความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นและพันธบัตรระยะสั้นและตั๋วเงินคลังยังใกล้เคียงกับศูนย์และค่อนข้างเป็นลบ

พันธบัตรมีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันอย่างมาก พันธบัตรระยะยาวระยะสั้นมีความสัมพันธ์ 0.8 - 0.9

พันธบัตรระยะยาวกับคลัง ตั๋วสัญญาใช้เงิน ในทางตรงกันข้ามความสัมพันธ์ลดลงอย่างรวดเร็ว

รูปแบบหลักของการกระจายความเสี่ยง

แยกกันคือสหรัฐอเมริกาแคนาดาญี่ปุ่นและสหราชอาณาจักรแยกยุโรปเอเชียและแปซิฟิก: ความสัมพันธ์ระหว่างภูมิภาคที่มีการโกหกอย่างใกล้ชิดค่อนข้างสูง ความสัมพันธ์ระหว่างเอเชียและแปซิฟิกมีค่าประมาณ 0.92 นอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์ที่ค่อนข้างสูงระหว่างแคนาดาและสหรัฐอเมริกา แต่ยิ่งภูมิภาคอยู่ห่างจากกันมากเท่าไหร่ความสัมพันธ์ระหว่างกันก็จะยิ่งต่ำลงเท่านั้น แม้แต่ญี่ปุ่นกับอังกฤษหรือญี่ปุ่นกับแคนาดาและสหรัฐอเมริกาก็มีความสัมพันธ์กันน้อยกว่า 0.5 สำคัญ! หากเราต้องการลดความเสี่ยงของพอร์ตการลงทุนเราสามารถรวมหุ้นจากส่วนต่างๆของโลกได้

ความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนผู้ออกในพอร์ตการลงทุนและผลการลงทุน

ความสัมพันธ์ระหว่างดัชนี MICEX กองทุนรวมสองแห่งของ Troika Dialog Management Company ทองคำเงินดอลลาร์ยูโรและอสังหาริมทรัพย์ในมอสโก: ความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีหุ้นและกองทุนหุ้นนั้นสูงแน่นอน ความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นและพันธบัตรอยู่ที่ประมาณ 0.5 ความสัมพันธ์ระหว่างหลักทรัพย์และทองคำใกล้เคียงกับศูนย์ (ติดลบเล็กน้อย) ความสัมพันธ์ระหว่างทองคำและเงินสูง ดังนั้นจึงไม่สมเหตุสมผลมากที่จะพยายามรวมทั้งทองคำและเงินไว้ในพอร์ตการลงทุนของคุณ

ความสัมพันธ์ระหว่างเงินดอลลาร์และยูโรและระหว่างหุ้นและพันธบัตรเป็นศูนย์หรือเป็นลบอีกครั้ง ความสัมพันธ์ระหว่างที่อยู่อาศัยและดัชนี MICEX ในสหพันธรัฐรัสเซียนั้นเป็นลบด้วยซ้ำ (ที่ลบ 0.17-0.18) ซึ่งโดยปกติแล้วมันค่อนข้างผิดปกติตามมาตรฐานโลก

สรุป: หากไม่มีการกระจายความเสี่ยงที่ถูกต้องของสินทรัพย์โดยคำนึงถึงความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันมันเป็นไปไม่ได้ที่จะสร้างพอร์ตการลงทุนที่มีประสิทธิภาพซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถเพิ่มทุนของคุณหรือรักษาไว้ในกรณีใด ๆ

ความสัมพันธ์ของการลงทุนของญี่ปุ่น

ความสัมพันธ์ของค่าเงินดอลลาร์กับราคาน้ำมันและสัดส่วนผกผัน

ปัจจัยพื้นฐานเป็นพื้นฐานของการซื้อขายในตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศซึ่งช่วยให้คุณสามารถสร้างความสัมพันธ์ได้ อัตราแลกเปลี่ยน กับเหตุการณ์บางอย่าง บทความนี้จะกล่าวถึงความสัมพันธ์ของตัวบ่งชี้เช่นราคาน้ำมันกับดอลลาร์สหรัฐ เศรษฐกิจของอเมริกาเป็นหนึ่งในเศรษฐกิจที่มีความผันผวนมากที่สุดในโลก สหรัฐอเมริกาบริโภคผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียมเป็นจำนวนมากดังนั้นการเพิ่มขึ้นของราคาน้ำมันดิบจึงไม่สามารถส่งผลกระทบต่ออัตราแลกเปลี่ยนของสกุลเงินของประเทศได้

การเปลี่ยนแปลงของราคาน้ำมันในปี 2555

เหตุผลของการเชื่อมต่อนี้ค่อนข้างลึกซึ้ง แต่การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นทันทีเนื่องจากตลาดมีแนวโน้มที่จะตอบสนองก่อนการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานตามปัจจัยทางจิตวิทยา เมื่อพิจารณาถึงอิทธิพลของราคาน้ำมันที่มีต่ออัตราแลกเปลี่ยนเงินดอลลาร์สถานการณ์ที่ค่อนข้างคลุมเครือเกิดขึ้นเนื่องจากสหรัฐอเมริกาเป็นหนึ่งในผู้ผลิตน้ำมันรายใหญ่ที่สุดในขณะเดียวกันก็เป็นผู้ซื้อวัตถุดิบประเภทนี้รายใหญ่ที่สุด

ตามสถิติ เศรษฐกิจของอเมริกา มีปริมาณสำรองของผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียมไม่เพียงพอต่อความต้องการของการผลิตทั้งหมดในขณะที่ส่วนหนึ่งของทองคำดำที่ขุดได้ภายในประเทศจะตกเป็นของ ส่งออก ... ด้วยเหตุนี้อเมริกาจึงถูกบังคับให้ซื้อเงินประมาณ 9 พันล้าน บาร์เรล ทองคำดำซึ่งสะท้อนให้เห็นอย่างมีนัยสำคัญจากการเพิ่มขึ้นของต้นทุนสินค้าอเมริกันทั้งในประเทศและในตลาดต่างประเทศ

ความสัมพันธ์ของราคาน้ำมันและอัตราแลกเปลี่ยน USD / CAD

และการเพิ่มขึ้นของมูลค่าสินค้าอย่างที่คุณทราบมักนำไปสู่ผลกระทบเชิงลบสำหรับสกุลเงินของประเทศ นอกจากนี้ผลกระทบเชิงลบต่ออัตราเงินดอลลาร์สหรัฐยังเกิดขึ้นจากการที่ บริษัท ต่างๆต้องซื้อเงินตราต่างประเทศอื่น ๆ เพื่อซื้อทองคำดำเนื่องจากผู้ส่งออกไม่เห็นด้วยกับการชำระหนี้ในสกุลเงินดอลลาร์สหรัฐเสมอไป ตัวอย่างเช่นเมื่อไม่นานมานี้ประเทศอาหรับจำนวนหนึ่งได้เปลี่ยนมาใช้การตั้งถิ่นฐานของน้ำมันในสกุลเงินยูโรโดยสิ้นเชิง จากสองปัจจัยนี้เราจะเห็นภาพต่อไปนี้ราคาน้ำมันที่เพิ่มขึ้นส่งผลให้เพิ่มขึ้น ประโยค ดอลลาร์สหรัฐในตลาด Forex เป็นผลให้อัตราของมันลดลง

ราคาทองคำโลกและการอ้างอิงสกุลเงิน AUD / USD มีความสัมพันธ์โดยตรง

ในขณะเดียวกันเมื่อราคาน้ำมันลดลงจะสังเกตเห็นสถานการณ์ตรงกันข้ามดอลลาร์สหรัฐเริ่มเติบโตอย่างแข็งขันเมื่อเทียบกับสกุลเงินเช่นยูโรดอลลาร์แคนาดาและสกุลเงินอื่น ๆ การพึ่งพานี้สามารถใช้งานได้อย่างประสบความสำเร็จในเกมกับการแลกเปลี่ยนสกุลเงิน forex สำหรับการซื้อขายทางเลือกที่ดีที่สุดคือคู่ดอลลาร์สหรัฐ - ดอลลาร์แคนาดาเนื่องจากสำหรับตราสารนี้จะสังเกตเห็นความผันผวนมากที่สุด หากเป็นไปได้คุณสามารถใช้คู่สกุลเงินดังกล่าวเป็น USD / RUR ได้ซึ่งจะตอบสนองคล้ายกับตราสารก่อนหน้านี้

คำสั่งซื้อจะเปิดขึ้นในกรณีที่ราคาทองคำดำสูงขึ้นคำสั่งขาย - ในกรณีที่ราคาทองคำดำร่วงลง บางครั้งมีการตรวจสอบสัดส่วนที่ผกผันด้วยการที่เงินดอลลาร์สหรัฐแข็งค่าขึ้นราคาผลิตภัณฑ์น้ำมันและน้ำมันดิบเริ่มลดลงอย่างเห็นได้ชัดคุณสมบัตินี้สามารถใช้เมื่อทำการซื้อขายในตลาดสินค้าโภคภัณฑ์

อัตราแลกเปลี่ยน NZD / USD ขึ้นอยู่กับราคาสินค้าโภคภัณฑ์โลก

ความสัมพันธ์ของอัตราแลกเปลี่ยนเงินรูเบิลกับราคาน้ำมัน

О สงคราม ในซีเรียทุกคนที่ซื้อขายทองคำดำพูดว่า เบรนท์แบล็กโกลด์อยู่ในช่วง 100-110 ดอลลาร์เป็นเวลานานมาก บาร์เรล ... แต่เป็นไปได้ที่จะมีการโค่นล้มรัฐบาลอื่นโดยชาวอเมริกัน ฟิวเจอร์สน้ำมัน เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วถึง 117 ดอลลาร์ จากนั้นก็มีเหตุผล การแก้ไข , และตอนนี้ เบรนท์ ซื้อขายประมาณ $ 115

รูเบิลมีพฤติกรรมอย่างไร? บ่อยครั้งที่คุณได้ยิน Analystov:“ รูเบิล มีราคาสูงขึ้นเมื่อเทียบกับพื้นหลังของน้ำมันที่เพิ่มสูงขึ้น "หรือ" การเพิ่มขึ้นของเงินดอลลาร์นั้นเกี่ยวข้องกับการลดลงของราคาน้ำมัน " มีความสัมพันธ์ระหว่างเงินดอลลาร์กับเงินรูเบิลและราคาน้ำมันหรือไม่? ตอนนี้มีความสัมพันธ์กันหรือไม่? ปีนี้? ดอลลาร์เทียบกับรูเบิลมีความสัมพันธ์กับราคาน้ำมันจนถึงเดือนกรกฎาคมและในเดือนกรกฎาคม เบรนท์ ขึ้นไปและ รูเบิล - ไม่ ทำไมมันถึงเกิดขึ้น?

เงินดอลลาร์เทียบกับรูเบิลมีความสัมพันธ์กับราคาน้ำมัน

มีสาเหตุหลายประการที่นี่ ประการแรกงบประมาณซึ่งขึ้นอยู่กับราคาน้ำมันและอัตราแลกเปลี่ยนดอลลาร์ / รูเบิล สำหรับงบประมาณนี้ยิ่งค่าเงินดอลลาร์และราคาน้ำมันสูงเท่าไรก็ยิ่งดี ประการที่สองไม่เพียง แต่นักน้ำมันเท่านั้นที่ต้องการเห็นค่าเงินรูเบิลที่อ่อนตัวลง บัญชีของผู้ส่งออกหลายรายกำลัง "ขอ" อัตราที่ดีกว่าสำหรับพวกเขา ประการที่สามการไหลออกของเงินทุนไม่ได้หายไป การไหลออกไปและไปครั้งใหญ่ ประการที่สี่อัตราแลกเปลี่ยนเงินดอลลาร์ยังรวมถึงความคาดหวังที่ธนาคารแห่งรัสเซียจะซื้อเงินตราต่างประเทศสำหรับกระทรวงการคลัง ประการที่ห้าเงินดอลลาร์กำลังเติบโตเมื่อเทียบกับสกุลเงินที่ "อ่อนค่า" ทั้งหมดเช่นรูเบิล (เรียลบราซิลหรือรูปีอินเดีย)

อัตราส่วนของราคาน้ำมันและอัตราแลกเปลี่ยนเงินรูเบิล

การพึ่งพา งบประมาณ การส่งออกวัตถุดิบได้กลายเป็นสุภาษิตในสหพันธรัฐรัสเซียแล้ว งบประมาณของรัฐบาลกลางมีรายได้ 45 เปอร์เซ็นต์จากการขายทองคำขาวและผลิตภัณฑ์น้ำมัน ประมาณครึ่งหนึ่งของทองคำดำที่ขุดได้ในสหพันธรัฐรัสเซีย (246 ล้านตัน) ถูกส่งไปต่างประเทศและอีกครึ่งหนึ่งจะถูกแปรรูปที่โรงกลั่นของรัสเซีย การชำระราคาทองคำดำกับผู้นำเข้าจะดำเนินการในสกุลเงินดอลลาร์ เป็นผลให้กำไรจากอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศจากการขายทองคำดำกำหนดอัตราแลกเปลี่ยนของเงินรูเบิลเทียบกับดอลลาร์ ยิ่งราคาทองคำดำสูงขึ้นมีรายรับดอลลาร์มากขึ้นดอลลาร์เข้าสู่ตลาด Forex ระหว่างประเทศมากขึ้นเงินรูเบิลก็ยิ่งแข็งแกร่ง และในทางกลับกัน.

การพึ่งพาคู่สกุลเงิน USD / RUB กับน้ำมัน BRENT

คำจำกัดความที่เป็นรูปเป็นร่างของค่าเงินรูเบิลที่ประสบความสำเร็จและเป็นรูปเป็นร่างมากที่สุดมอบให้โดย Sergei Guriev อธิการบดีของ Russian School of Economics:“ เงินรูเบิลรัสเซียเป็นทองคำขาวในรูปแบบกระดาษ น้ำมันอะไรก็เหมือนเงินรูเบิล " เราตัดสินใจที่จะตรวจสอบว่าราคาของเงินรูเบิลและเงินดอลลาร์มีความแม่นยำเพียงใด กราฟของอัตราส่วน "บาร์เรล - รูเบิล" เป็นระยะเวลาสองปีรวมถึงจุดสูงสุดของราคาน้ำมันที่ 146 ดอลลาร์ต่อบาร์เรลซึ่งเกิดขึ้นในช่วงฤดูร้อนปี 2008 และการลดลงของราคาเป็น 40 ดอลลาร์ต่อบาร์เรลในช่วงฤดูหนาวของ พ.ศ. 2551-2552 แสดงในกราฟ

การพึ่งพา USD / RUB จากดุลการค้า

ระดับที่มูลค่าของรูเบิลสอดคล้องกับราคาของทองคำดำสามารถจำแนกได้ด้วยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ซึ่งกำหนดความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างค่าเหล่านี้ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (โดยปกติจะใช้ค่าสัมประสิทธิ์เพียร์สัน) มีค่าตั้งแต่ลบหนึ่งถึงหนึ่ง สำหรับกระบวนการอิสระ (ค่า) สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะมีค่าใกล้เคียงกับศูนย์ และในทางกลับกันสำหรับกระบวนการที่ขึ้นอยู่กับหน้าที่สัมประสิทธิ์นี้จะเข้าใกล้หนึ่งหรือลบหนึ่งขึ้นอยู่กับลักษณะทิศทางร่วมหรือตรงกันข้ามของการเคลื่อนที่ของปริมาณที่ศึกษา

พลวัตของความสัมพันธ์ของเงินดอลลาร์กับรูเบิลน้ำมัน

ในกรณีของเราค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่คำนวณในช่วงเวลาหนึ่งปี (ตั้งแต่วันที่ 1 กุมภาพันธ์ 2552 ถึงวันที่ 1 กุมภาพันธ์ 2553) มีค่าเท่ากับ 0.935 ในโมดูลัส นี่เป็นความสัมพันธ์ที่สูงมากระหว่างค่าเงินรูเบิลกับราคาน้ำมัน: จากมุมมองของสถิติทางคณิตศาสตร์มีการเชื่อมต่อที่ใช้งานได้ ให้เราสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์อย่างง่ายของพฤติกรรมของเงินรูเบิลเทียบกับดอลลาร์โดยถือว่าการพึ่งพาเชิงเส้นของอีกค่าหนึ่ง เส้นสีเขียวบนแผนภูมิแสดงถึงพฤติกรรมจำลองของอัตราแลกเปลี่ยนเงินรูเบิล

คุณไม่จำเป็นต้องรู้จักคำว่า "สหสัมพันธ์" เพื่อชื่นชมผลภาพดังกล่าว ความคลาดเคลื่อนกับแบบจำลองในช่วงที่ราคาน้ำมันสูงสุดเมื่อเงินรูเบิลแข็งค่าขึ้นและกลายเป็นเบรกสำหรับผู้ส่งออกในประเทศอธิบายได้จากการแทรกแซงของเงินรูเบิล ธนาคารกลาง ในตลาดสกุลเงิน Forex เพื่อควบคุมการแข็งค่าของเงินรูเบิล และในทางกลับกัน - ด้วยเงินดอลลาร์ที่เข้มข้น การแทรกแซง ด้วยการอ่อนตัวของเงินรูเบิลในช่วงที่ราคาน้ำมันหายนะ

ราคาน้ำมัน 2000

แบบจำลองนี้ช่วยให้สามารถประเมินอัตราแลกเปลี่ยนเงินรูเบิลในอนาคตได้เช่นที่ราคาบาร์เรล 90 ดอลลาร์อัตราแลกเปลี่ยนเงินรูเบิลอาจเพิ่มขึ้นเป็น 27 รูเบิล / ดอลลาร์และที่ราคา 50 ดอลลาร์ต่อบาร์เรลอาจลดลงเหลือ 35 รูเบิล / $. เป็นที่ยอมรับว่ารูปแบบเฉพาะไม่ได้คำนึงถึงปัจจัยหลายประการรวมถึงตามที่แสดงไว้แล้วและการแทรกแซง ธนาคารกลาง แต่อย่างไรก็ตามแสดงให้เห็นถึงหลักการทั่วไปอย่างชัดเจน

คำถามเกิดขึ้นพันธบัตร "บาร์เรล - รูเบิล" แบบแข็งจะคงอยู่ได้นานแค่ไหน? คำตอบ: จนกว่าโครงสร้างการส่งออกของรัสเซียจะเปลี่ยนไปมิฉะนั้นเงินดอลลาร์จะยังคงเป็นสกุลเงินที่ใช้ชำระภายใต้สัญญาน้ำมัน

ความสัมพันธ์ที่สูงของเงินรูเบิลเมื่อเทียบกับดอลลาร์และดัชนี RTS ในปี 2555

ความสัมพันธ์ของราคาน้ำมันและ GDP ของรัสเซีย

ใน งาน ในฐานะผู้จัดการฉันใช้ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ (KPI) ต่างๆอยู่ตลอดเวลา ฉันสนใจ KPI เศรษฐกิจมหภาคประเภทหนึ่ง ก่อนหน้านี้ฉันได้พูดคุยเกี่ยวกับระดับการคอร์รัปชั่นในสหพันธรัฐรัสเซียและประเทศต่างๆทั่วโลกตามการประมาณการของศูนย์วิจัยต่อต้านการทุจริตและความริเริ่มของความโปร่งใสนานาชาติ จากนั้นฉันก็มองไปที่พลวัตของตัวบ่งชี้เศรษฐกิจมหภาคอีกตัวหนึ่งนั่นคือการจัดอันดับเสรีภาพทางเศรษฐกิจซึ่งก่อตั้งโดยศูนย์วิจัยอเมริกัน "เฮอริเทจฟาวเดชั่น" (The Heritage Foundation) และหนังสือพิมพ์ The Wall Street Journal และสุดท้ายฉันได้นำเสนอตัวชี้วัดภาระภาษีในประเทศต่างๆทั่วโลก (ความทุกข์ยากทางภาษี) ที่ตีพิมพ์โดยนิตยสาร Forbes

ราคาน้ำมันดิบในสหรัฐอเมริกา

เมื่อเร็ว ๆ นี้เนื่องจากการลดลงของราคาน้ำมันพวกเขาเริ่มพูดถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับการดำเนินการ งบประมาณของประเทศ ... และฉันสนใจคำถามว่าราคาน้ำมันมีความสัมพันธ์ใกล้ชิดกับตัวชี้วัดเศรษฐกิจมหภาคของเศรษฐกิจในประเทศอย่างไร!?

ราคาน้ำมันมีหลายประเภทและข้อมูลที่ฉันอ้างถึงนั้นไม่ใช่ข้อมูลที่พบบ่อยที่สุด ... แต่วิธีการนำเสนอนั้นสมบูรณ์และสะดวกเพียงใดช่วยให้คุณวิเคราะห์จากมุมต่างๆได้ เนื่องจากความสัมพันธ์ระหว่างราคาน้ำมันประเภทต่างๆในความคิดของฉันเสร็จสมบูรณ์แล้ว บ่อยครั้งปัญหาในเศรษฐกิจของประเทศเกี่ยวข้องกับชื่อของเยลต์ซินและความสำเร็จ - กับปูติน เมื่อมองแวบแรกการพึ่งพานั้นไม่ชัดเจน แต่เมื่อการวิเคราะห์ในภายหลังจะแสดงให้เห็นเพียงผิวเผิน

การเปลี่ยนแปลงของ GDP และช่วงเวลาแห่งการปกครองของประธานาธิบดีรัสเซีย

GDP ของรัสเซียในปี 2551 ราคา

ความสัมพันธ์ระหว่างราคาน้ำมันและขนาดของ GDP ของสหพันธรัฐรัสเซียทำให้ฉันประหลาดใจ หลังจากคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แล้วฉันเข้าใจว่านิพจน์ "บนเข็มน้ำมัน" หมายถึงอะไร ถ้า 97% ของการเปลี่ยนแปลง GDP สหพันธรัฐรัสเซียเกี่ยวข้องกับราคาน้ำมันปัจจัยอื่น ๆ ยังคงมีอะไรบ้าง!? พวกเขามีบทบาทอะไรบ้าง!?

กราฟแสดงความสัมพันธ์ระหว่างราคาน้ำมันกับ GDP ของรัสเซีย

อย่าคิดว่าความสัมพันธ์ที่สูงเช่นนี้เป็นลักษณะของดัชนีชี้วัดเศรษฐกิจมหภาคทั้งหมด ดังนั้นอัตราแลกเปลี่ยนดอลลาร์จึงแสดงความสัมพันธ์เพียง 50% กับมูลค่าของทองคำดำ นั่นคือมีเพียงครึ่งหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงของอัตราแลกเปลี่ยนดอลลาร์เท่านั้นที่สามารถอธิบายได้ด้วยการเชื่อมโยงของตลาดน้ำมันทั่วโลก

ความสัมพันธ์ของราคาน้ำมันและอัตราแลกเปลี่ยนเงินดอลลาร์

GDP นอกจากนี้สหรัฐฯยังแสดงความสัมพันธ์กับราคาน้ำมันในระดับปานกลาง แม้ว่าในสหรัฐอเมริกาความสัมพันธ์ก็ใกล้ชิดมากเช่นกัน

ความสัมพันธ์ของราคาน้ำมันและ GDP ของสหรัฐฯ

ความสัมพันธ์ทางจิตวิทยา

แนวคิดสหสัมพันธ์ลวงตา ภาพลวงตาสหสัมพันธ์เป็นปรากฏการณ์ทางจิตวิทยาที่พบได้ในคนเกือบทั้งหมดเช่นเดียวกับที่คนเกือบทั้งหมดต้องเผชิญกับภาพลวงตาของ Mueller-Lyer และภาพลวงตาอื่น ๆ

บางทีปรากฏการณ์ของความสัมพันธ์ที่ลวงตาจะเข้าใจได้ง่ายขึ้นหากคุณเรียกมันว่าคำว่า "ภาพลวงตาของการเชื่อมต่อ" และสาระสำคัญของความสัมพันธ์ลวงตาก็คือคน ๆ หนึ่งมองเห็นความเชื่อมโยงระหว่างพารามิเตอร์คุณสมบัติปรากฏการณ์ ซึ่งในความเป็นจริงไม่มีอยู่จริง โดยปกติแล้วความสัมพันธ์ลวงตาจะสังเกตได้ในคู่ "คุณสมบัติ - เป็นสัญญาณของการมีอยู่ของคุณสมบัตินี้" ตัวอย่างเช่นถ้าคน ๆ หนึ่งเชื่อว่าสีผมสามารถพูดถึงระดับของการพัฒนาจิตใจของบุคคลและความแข็งของเส้นผม - เกี่ยวกับความแข็งแกร่งของตัวละครเรากำลังพูดถึงความสัมพันธ์ที่ลวงตา ในความเป็นจริงไม่มีความเกี่ยวข้องกันระหว่างสีผมกับความฉลาดหรือระหว่างความแข็งของเส้นผมกับลักษณะนิสัย

ความสัมพันธ์ลวงตาในจิตวิทยา

ปรากฏการณ์ของความสัมพันธ์ลวงตาได้รับการตรวจสอบโดยการทดลองครั้งแรกโดย Lauren Chapman (โดยวิธีนี้เป็นชื่อที่มีชื่อเสียงของเราแม้ว่า Anna Chapman ตัวแทนที่ผิดกฎหมายจะล้มเหลว) ในปีพ. ศ. 2510 และเป็นนักวิจัยคนนี้ที่ตั้งคำว่า "สหสัมพันธ์ลวงตา" การวิจัยดำเนินการดังนี้ ในช่วงเวลาหนึ่งหัวข้อจะถูกนำเสนอ (ฉายลงบนหน้าจอ) คู่ของคำเช่น "เบคอน - ไข่" คู่ประกอบด้วยดังนี้: คำซ้ายคือหนึ่งในสี่คำต่อไปนี้: เบคอนสิงโตตาเรือและคำที่ถูกต้องคือหนึ่งในสามคำต่อไปนี้: ไข่เสือสมุดบันทึก

ดังนั้นหัวข้อจึงนำเสนอด้วยคำ 12 คู่: "เบคอน - ไข่", "เบคอน - เสือ", "เบคอน - สมุดบันทึก" ฯลฯ ยิ่งไปกว่านั้นคู่คำเหล่านี้ถูกนำเสนอหลายครั้งและสลับกันไปตามลำดับแบบสุ่ม แต่แต่ละคู่จะแสดงจำนวนครั้งเท่ากัน

ในช่วงเวลาหนึ่งวัตถุจะฉายคำคู่หนึ่งบนหน้าจอตัวอย่างเช่นเบคอน - ไข่

จากนั้นผู้เข้าร่วมจะถูกขอให้ประเมินความถี่ของการเกิดคำแต่ละคู่ และนี่คือประเด็นสำคัญของการทดลอง แม้ว่าความจริงแล้วความถี่ในการนำเสนอของคำแต่ละคู่จะเท่ากัน แต่ผู้เข้าร่วมได้ประกาศว่าความถี่ในการนำเสนอคำคู่คำให้สูงขึ้นซึ่งในคำพูดของผู้เขียนการทดลองนั้นมี "คำพูดที่หนักแน่น สมาคม". คำคู่ต่อไปนี้: "bacon - eggs" ( สมาคม โดย contiguity) และ "สิงโต - เสือ" ( สมาคม โดยความคล้ายคลึงกัน)

ดังนั้นผู้เข้าร่วมจึงมีความคิดที่ไม่ชัดเจนว่าคำว่า "เบคอน" มีความสัมพันธ์ใกล้ชิดกับคำว่า "ไข่" มากกว่าและคำว่า "สิงโต" กับคำว่า "เสือ" มากกว่าคำอื่น ๆ ฉันขอเตือนคุณว่าอันที่จริงคำศัพท์ 12 คู่แต่ละคำมีจำนวนครั้งเท่ากัน

การเชื่อมต่อที่ลวงตาของคำคู่สิงโต - เสือ

ดังนั้นด้วยความสัมพันธ์ที่เป็นภาพลวงตาบุคคลคนหนึ่งดังที่พวกเขากล่าวจึงทำให้ของขวัญของพระเจ้าสับสนกับไข่กวนเขามองเห็นความเชื่อมโยงที่มันไม่มีอยู่จริง

การทดสอบความสัมพันธ์ที่เป็นภาพลวงตาและการฉายภาพ Lauren Chapman (ร่วมกับ Jeanne Chapman ภรรยาของเขา) ได้ตรวจสอบบทบาทของความสัมพันธ์ที่ลวงตาในการกำหนดลักษณะของบุคคลโดยใช้การทดสอบแบบฉายภาพ มีการศึกษาการทดสอบแบบฉายภาพเช่น "การวาดภาพมนุษย์" และ "การทดสอบ Rorschach"

ในเวลาเดียวกันคู่สมรสของแชปแมนสนใจคำถามที่ว่าทำไมนักจิตวิทยายังคงใช้การทดสอบแบบฉายภาพแม้ว่าการวิจัยทางวิทยาศาสตร์จะแสดงให้เห็นการล้มละลายของพวกเขาซ้ำแล้วซ้ำอีกในฐานะเครื่องมือวินิจฉัยทางจิตเช่น การขาดการเชื่อมต่อระหว่างคีย์และการตีความที่เสนอโดยผู้พัฒนาของการทดสอบเหล่านี้กับลักษณะทางจิตวิทยาของบุคคลที่ผ่านการทดสอบ Chapmans ชี้ให้เห็นว่าการคงอยู่ในการใช้การทดสอบที่ไม่ถูกต้องนั้นเกิดจากปรากฏการณ์ของความสัมพันธ์ที่ลวงตาซึ่งนักจิตวิทยา (เช่นเดียวกับทุกคน) มีความอ่อนไหว

การทดสอบการวาดภาพบุคคล

ก่อนดำเนินการตามคำอธิบายของการทดลองจริงจำเป็นต้องพูดคำสองสามคำเกี่ยวกับการทดสอบแบบฉายภาพ

การทดสอบแบบฉายภาพขึ้นอยู่กับสมมติฐานที่ว่าเมื่อตีความสิ่งเร้าทางสายตาที่ไร้ความหมาย (บล็อต) หรือเมื่อทำงานที่ไม่มีกำหนด (การวาดภาพบุคคล) ผู้ที่คาดคะเนจะต้องแสดงลักษณะนิสัยของเขา ตัวอย่างเช่นผู้พัฒนาแบบทดสอบ "การวาดภาพมนุษย์" Karen Makhover โต้แย้งว่าวัตถุที่หวาดระแวง (น่าสงสัย) เมื่อวาดภาพบุคคลจะทำให้ดวงตาของเขามีสำเนียงพิเศษโดยหมกมุ่นอยู่กับความเป็นชายของเขา - วาดคนที่มีกล้ามเนื้อและหมกมุ่น ด้วยสติปัญญาของตัวเอง - วาดหัวโตเป็นต้นในกุญแจสำคัญในการทดสอบรอร์ชาคมีการถกเถียงกันเช่นว่าถ้าบุคคลมีความโน้มเอียงรักร่วมเพศเขาจะเห็นเป็นจุด ๆ : บั้นท้ายทวารหนักอวัยวะเพศเสื้อผ้าสตรี คนที่มีเพศไม่ จำกัด ผู้ที่มีสัญญาณของทั้งสองเพศ

ตัวอย่างการทดสอบแบบฉายภาพ

ฉันคิดว่าผู้อ่านสังเกตเห็นได้ง่ายว่าความเชื่อมโยงที่อธิบายไว้ข้างต้นระหว่างคุณสมบัติและลักษณะตัวละครนั้นเชื่อมโยงกันอย่างหมดจดและอยู่บนพื้นฐานของแนวคิดในชีวิตประจำวันทุกวัน ที่จริงทำไมคนที่มีข้อสงสัยเกี่ยวกับความเป็นชายของเขาจึงไม่ควรดึงดูดคนที่มีกล้ามเนื้อและคนรักร่วมเพศไม่ควรเห็นข้อความหลังเป็นรอยเปื้อน? แต่ในความเป็นจริงไม่มีความเกี่ยวข้องกับที่นี่

และ Chapmans ได้ทำการทดลองแสดงให้เห็นว่าทั้งนักจิตวิทยามืออาชีพและผู้ที่ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับจิตวิทยาอยู่ภายใต้ความสัมพันธ์ที่ลวงตาดังกล่าวเมื่อตีความการทดสอบแบบฉายภาพดังกล่าวข้างต้น

Geri Chapman - นักจิตวิทยาชื่อดัง

การออกแบบการทดลองค่อนข้างคล้ายกับการออกแบบการทดลองเพื่อระบุความสัมพันธ์ที่ลวงตาซึ่งเราได้กล่าวถึงข้างต้น อาสาสมัครได้รับการเสนอภาพวาดของบุคคลที่สร้างขึ้นโดยทั้งผู้ป่วยจิตเวชและผู้ที่มีสุขภาพแข็งแรงและลักษณะทางจิตวิทยาที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่นภาพวาดของบุคคลที่มีศีรษะโตมีลักษณะ "กังวลเกี่ยวกับระดับสติปัญญาของเขา" ในเวลาเดียวกันให้ความสนใจ (!) ลักษณะทางจิตวิทยาเดียวกันถูกนำไปใช้กับภาพวาดที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่นลักษณะ "หมายถึงคนที่มีความไม่ไว้วางใจและความสงสัย" ถูกนำไปใช้ทั้งกับภาพวาดโดยเน้นที่ดวงตาอย่างเด่นชัดและกับภาพวาดที่ไม่มีลักษณะของภาพดวงตา ยิ่งไปกว่านั้นชุดค่าผสมดังกล่าวตามที่ได้พิจารณาแล้วว่าเป็นจำนวนเดียวกัน

ลักษณะทางจิตวิทยา

อาสาสมัครได้รับการร้องขอให้สร้างความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะของภาพวาดและลักษณะทางจิตวิทยาของผู้เขียนภาพวาดเหล่านี้ และในขณะที่ผู้อ่านต้องคาดเดาผู้ถูกทดลองแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่ลวงตาตัวอย่างเช่นพวกเขาโต้แย้งว่าลักษณะตัวละครเช่นความน่าสงสัยนั้นรวมเข้าด้วยกันอย่างแม่นยำโดยเน้นที่ดวงตาอย่างชัดเจน นอกจากนี้ยังพบภาพเดียวกันในการทดลองชุดต่อไปซึ่งทั้งสองลักษณะนี้ (สายตาที่เด่นชัดและความสงสัย) ไม่ได้เกิดขึ้นพร้อมกันเลย!

การทดลองกับจุด Rorschach ดำเนินการในลักษณะเดียวกัน จุดดังกล่าวมาพร้อมกับการตีความที่กำหนดโดยบุคคลที่ได้รับการวินิจฉัยทางจิตและลักษณะทางจิตวิทยาของคนเหล่านี้ ตัวอย่างเช่นการตีความ "ทวารหนัก" ได้จับคู่ลักษณะทางจิตวิทยาสี่ประการต่อไปนี้ในจำนวนเท่า ๆ กัน: เขาดึงดูดผู้ชายคนอื่นทางเพศ เขาเชื่อว่าคนรอบข้างเขาสมคบคิดรอบตัวเขา เขาประสบกับความเศร้าและความหดหู่เป็นเวลานาน เขามีความรู้สึกต่ำต้อยของตัวเอง

จุด Rorschach - แบบทดสอบทางจิตวิทยา

เช่นเดียวกับในการทดลองก่อนหน้านี้ผู้ทดลองได้แสดงให้เห็นถึงปรากฏการณ์ของความสัมพันธ์ที่ลวงตาอีกครั้งโดยเชื่อมโยงการตีความ "ทวารหนัก" กับลักษณะทางจิตวิทยา "เขาแสดงความดึงดูดทางเพศกับผู้ชายคนอื่น"

ความสัมพันธ์ลวงตาในชีวิตของเรา แน่นอนความสัมพันธ์ลวงตาบิดเบือนการรับรู้ของเรากับคุณไม่เพียง แต่ในห้องปฏิบัติการเท่านั้น ตัวอย่างเช่นมันเป็นปรากฏการณ์ของความสัมพันธ์ที่ลวงตาซึ่งส่วนใหญ่จะกำหนดการก่อตัวของแบบแผนที่เกี่ยวข้องกับคนบางกลุ่มหรือชั้นทางสังคม

แบบแผน

วิทยาศาสตร์เทียมจำนวนมาก (โดยเฉพาะอย่างยิ่ง pseudosciences เกี่ยวกับวิญญาณ) ถูกสร้างขึ้นจากความสัมพันธ์ที่ลวงตาโดยเฉพาะอย่างยิ่งโหงวเฮ้งสังคมศาสตร์กราฟวิทยาการจำแนกประเภทของอาชญากรโดย Cesare Lombroso, phrenology สิ่งประดิษฐ์ของ B. Higir ที่ชื่อของบุคคลกำหนดลักษณะของเขาเช่นกัน เป็นคำสอนลึกลับอย่างชัดเจนเช่นวิชาดูเส้นลายมือ หลายแง่มุมของไสยเวททางจิตใจยังมีรากฐานมาจากความสัมพันธ์ที่ลวงตา ความคิดหลายอย่างเกี่ยวกับจิตวิเคราะห์สมัยใหม่และจิตบำบัดประเภทอื่น ๆ ยังมีพื้นฐานมาจากความสัมพันธ์ที่ไม่ชัดเจน (ตัวอย่างเช่นเมื่อมีการประกาศอาการไอเป็นการแสดงความปรารถนาที่เป็นความลับที่จะพูดสิ่งที่น่ารังเกียจและอาการปวดหลังเป็นการแสดงให้เห็นถึงภาระทางจิตใจที่หนักอึ้งของบุคคล ได้ดำเนินการกับตัวเอง)

หลายคนสร้างขึ้นจากความสัมพันธ์ที่ลวงตา

ความสัมพันธ์ในชีวิตประจำวัน

ความสนใจที่เพิ่มขึ้นในวิทยาศาสตร์จิตวิทยาในศักยภาพของการวิเคราะห์ความสัมพันธ์นั้นเกิดจากสาเหตุหลายประการ ประการแรกอนุญาตให้ศึกษาตัวแปรที่หลากหลายซึ่งการตรวจสอบการทดลองทำได้ยากหรือเป็นไปไม่ได้ อันที่จริงด้วยเหตุผลทางจริยธรรมเช่นเป็นไปไม่ได้ที่จะทำการศึกษาทดลองเกี่ยวกับการฆ่าตัวตายการติดยาการทำลายล้างอิทธิพลของผู้ปกครองอิทธิพลของนิกายเผด็จการ ประการที่สองเป็นไปได้ที่จะได้รับข้อมูลทั่วไปที่มีคุณค่าเกี่ยวกับวิชาจำนวนมากที่อยู่ระหว่างการศึกษาในระยะเวลาอันสั้น ประการที่สามปรากฏการณ์หลายอย่างเป็นที่ทราบกันดีว่ามีการเปลี่ยนแปลงลักษณะเฉพาะระหว่างการทดลองในห้องปฏิบัติการอย่างเข้มงวด การวิเคราะห์สหสัมพันธ์เปิดโอกาสให้นักวิจัยดำเนินการกับข้อมูลที่ได้รับภายใต้เงื่อนไขที่ใกล้เคียงกับของจริงมากที่สุด ประการที่สี่การดำเนินการศึกษาเชิงสถิติเกี่ยวกับพลวัตของสิ่งนี้หรือการพึ่งพาอาศัยกันนั้นมักจะสร้างเงื่อนไขเบื้องต้นสำหรับการคาดการณ์กระบวนการและปรากฏการณ์ทางจิตวิทยาที่เชื่อถือได้

ความสัมพันธ์ของอายุขัยกับรายได้ประชาชาติโดยรวม

อย่างไรก็ตามควรระลึกไว้เสมอว่าการใช้วิธีสหสัมพันธ์นั้นเกี่ยวข้องกับข้อ จำกัด พื้นฐานที่สำคัญมากเช่นกัน

ดังนั้นจึงเป็นที่ทราบกันดีว่าตัวแปรอาจมีความสัมพันธ์กันได้ดีในกรณีที่ไม่มีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวเอง

บางครั้งอาจเป็นไปได้เนื่องจากการกระทำของเหตุผลแบบสุ่มโดยมีความแตกต่างกันของกลุ่มตัวอย่างเนื่องจากเครื่องมือวิจัยไม่เพียงพอสำหรับชุดงาน ความสัมพันธ์ที่ผิด ๆ เช่นนี้อาจกลายเป็น“ ข้อพิสูจน์” ได้ว่าผู้หญิงมีระเบียบวินัยมากกว่าผู้ชายวัยรุ่นจากครอบครัวที่มีพ่อหรือแม่เลี้ยงเดี่ยวมีแนวโน้มที่จะกระทำผิดมากกว่าคนที่ชอบคบค้าสมาคมมีความก้าวร้าวมากกว่าคนเก็บตัว ฯลฯ

จำเป็นต้องจำไว้ว่าการมีสหสัมพันธ์ไม่ได้เป็นตัวบ่งชี้ความรุนแรงและทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล

ความสัมพันธ์ของดัชนีสุขภาพและปัญหาสังคมกับความไม่เท่าเทียมกันของรายได้

กล่าวอีกนัยหนึ่งคือการสร้างความสัมพันธ์ของตัวแปรเราไม่สามารถตัดสินได้ว่าไม่เกี่ยวกับดีเทอร์มิแนนต์และอนุพันธ์ แต่เฉพาะการเปลี่ยนแปลงที่สัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิดในตัวแปรและวิธีที่หนึ่งในนั้นตอบสนองต่อพลวัตของอีกตัวแปรหนึ่ง

สหสัมพันธ์คือ

ปัญหาทั้งหมดไม่สามารถจัดการได้ด้วยการทดลอง มีหลายสถานการณ์ที่ผู้วิจัยไม่สามารถควบคุมได้ว่าเรื่องใดจะต้องเผชิญกับเงื่อนไขบางประการ ตัวอย่างเช่นหากเราต้องการทดสอบสมมติฐานที่ว่าคนที่มีอาการเบื่ออาหารมีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงของรสชาติมากกว่าคนที่มีน้ำหนักปกติเราจะไม่สามารถรวบรวมกลุ่มตัวอย่างที่มีน้ำหนักปกติและต้องการให้ครึ่งหนึ่งของพวกเขาเกิดอาการเบื่ออาหาร! ในความเป็นจริงเราจะต้องเลือกผู้ที่มีอาการเบื่ออาหารและผู้ที่มีน้ำหนักปกติและตรวจสอบว่าพวกเขามีความไวต่อรสชาติต่างกันหรือไม่ โดยทั่วไปเราสามารถใช้วิธีสหสัมพันธ์เพื่อพิจารณาว่าตัวแปรที่เราไม่สามารถควบคุมได้นั้นเกี่ยวข้องกับตัวแปรอื่นที่เราสนใจหรือกล่าวอีกนัยหนึ่งว่ามันสัมพันธ์กันหรือไม่

ความสัมพันธ์ของดัชนีสวัสดิการเด็กกับความไม่เท่าเทียมกันทางรายได้

ในตัวอย่างข้างต้นตัวแปรน้ำหนักมีเพียงสองค่าคือค่าปกติและอาการเบื่ออาหาร บ่อยครั้งที่ตัวแปรแต่ละตัวสามารถรับค่าได้หลายค่าจากนั้นจึงจำเป็นต้องกำหนดว่าค่าของตัวแปรหนึ่งและตัวแปรอื่นมีความสัมพันธ์กันมากเพียงใด ซึ่งสามารถกำหนดได้โดยพารามิเตอร์ทางสถิติที่เรียกว่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และแสดงด้วยตัวอักษร r ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ช่วยให้คุณสามารถประมาณว่าตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์กันอย่างไรและแสดงเป็นตัวเลขตั้งแต่ -1 ถึง +1 ศูนย์หมายถึงไม่มีการเชื่อมต่อ ความสัมพันธ์ทั้งหมดแสดงด้วยค่าหนึ่ง (+1 ถ้าอัตราส่วนเป็นบวกและ -1 ถ้าเป็นค่าลบ) เมื่อ r เพิ่มขึ้นจาก 0 เป็น 1 ความแข็งแรงพันธะจะเพิ่มขึ้น

แผนภาพการกระจายแสดงความสัมพันธ์

แผนภูมิกระจายแสดงความสัมพันธ์ ข้อมูลสมมุติเหล่านี้เป็นของผู้ป่วย 10 รายแต่ละรายมีความเสียหายบางส่วนต่อบริเวณของสมองซึ่งทราบว่ามีหน้าที่ในการจดจำใบหน้า ในรูปผู้ป่วยจะอยู่ในตำแหน่งแนวนอนตามปริมาณความเสียหายของสมองโดยจุดซ้ายสุดแสดงผู้ป่วยที่มีความเสียหายน้อยที่สุด (10%) และจุดขวาสุดแสดงผู้ป่วยที่ได้รับความเสียหายมากที่สุด (55%) แต่ละจุดบนกราฟแสดงคะแนนสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายในการทดสอบการจดจำใบหน้า ความสัมพันธ์เป็นบวกและเท่ากับ 0.90 รูปแสดงข้อมูลเดียวกัน แต่ตอนนี้แสดงสัดส่วนของคำตอบที่ถูกต้องไม่ใช่ข้อผิดพลาด ตรงนี้ความสัมพันธ์เป็นลบเท่ากับ -0.90 ในรูปความสำเร็จของผู้ป่วยในการทดสอบการรับรู้จะแสดงขึ้นอยู่กับความสูง ที่นี่ความสัมพันธ์เป็นศูนย์

ความสัมพันธ์ของดัชนีปัญหาสุขภาพและสังคมกับรายได้ประชาชาติขั้นต้น

สาระสำคัญของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สามารถอธิบายได้จากตัวอย่างของการนำเสนอข้อมูลแบบกราฟิกจากการศึกษาสมมุติฐาน ดังที่แสดงในรูปการศึกษานี้เกี่ยวข้องกับผู้ป่วยที่เคยทราบมาก่อนว่ามีความเสียหายของสมองและทำให้เกิดความยากลำบากในการจดจำใบหน้าที่แตกต่างกัน (prosopagnosia) ยังคงต้องเห็นว่าความยากหรือข้อผิดพลาดในการจดจำใบหน้าจะเพิ่มขึ้นตามเปอร์เซ็นต์ของเนื้อเยื่อสมองที่เสียหายหรือไม่ แต่ละจุดบนกราฟจะแสดงผลลัพธ์สำหรับผู้ป่วยแต่ละรายเมื่อทดสอบการจดจำใบหน้า ตัวอย่างเช่นผู้ป่วยที่ได้รับความเสียหาย 10% ทำผิดพลาดในการทดสอบการจดจำใบหน้า 15% ของเวลาและผู้ป่วยที่มีความเสียหาย 55% ทำผิดพลาด 95% ของเวลา หากความผิดพลาดในการจดจำใบหน้าเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเมื่อเปอร์เซ็นต์ความเสียหายของสมองเพิ่มขึ้นจุดบนกราฟจะอยู่สูงขึ้นตลอดเวลาเมื่อเลื่อนจากซ้ายไปขวา ถ้าพวกมันอยู่บนเส้นทแยงมุมของรูปสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะเป็น r = 1.0 อย่างไรก็ตามมีหลายจุดตั้งอยู่คนละฟากของเส้นนี้ดังนั้นความสัมพันธ์จึงอยู่ที่ประมาณ 90% ความสัมพันธ์ 90% หมายถึงความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นระหว่างขนาดของสมองที่เสียหายและข้อผิดพลาดในการจดจำใบหน้า ความสัมพันธ์ในรูปเป็นบวกเนื่องจากความเสียหายของสมองมากขึ้นทำให้เกิดข้อผิดพลาดมากขึ้น

ความสัมพันธ์ของดัชนีสวัสดิการเด็กกับรายได้รวมประชาชาติ

หากเราตัดสินใจแสดงสัดส่วนของคำตอบที่ถูกต้องในการทดสอบการรับรู้แทนเราจะได้กราฟที่แสดงในรูป ที่นี่ความสัมพันธ์เป็นลบ (เท่ากับประมาณ -0.90) เนื่องจากสัดส่วนของคำตอบที่ถูกต้องลดลงพร้อมกับความเสียหายของสมองที่เพิ่มขึ้น เส้นทแยงมุมในรูปเป็นเพียงส่วนผกผันของรูปก่อนหน้า

สหสัมพันธ์คือ

สุดท้ายมาดูกราฟในรูป จะแสดงสัดส่วนของข้อผิดพลาดของผู้ป่วยในการทดสอบการจดจำใบหน้าขึ้นอยู่กับความสูง แน่นอนว่าไม่มีเหตุผลที่จะเชื่อว่าสัดส่วนของใบหน้าที่จำได้นั้นสัมพันธ์กับความสูงของคนไข้และกราฟก็ยืนยันสิ่งนี้ เมื่อเคลื่อนที่จากซ้ายไปขวาจุดต่างๆจะไม่แสดงการเคลื่อนที่ที่ประสานกันทั้งลงหรือขึ้น แต่จะกระจายอยู่รอบ ๆ เส้นแนวนอน ความสัมพันธ์เป็นศูนย์

ความสัมพันธ์ของความไว้วางใจในคนส่วนใหญ่และความไม่เท่าเทียมกันของรายได้

สหสัมพันธ์สามารถเป็นบวก (+) และลบ (-) เครื่องหมายของความสัมพันธ์บ่งชี้ว่าตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กันโดยสหสัมพันธ์เชิงบวก (ค่าของตัวแปรทั้งสองเพิ่มขึ้นหรือลดลงในเวลาเดียวกัน) หรือความสัมพันธ์เชิงลบ (ตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้นเมื่ออีกตัวแปรลดลง) ตัวอย่างเช่นสมมติว่าการขาดเรียนของนักเรียนมีความสัมพันธ์ -0.40 กับคะแนนปลายภาคเรียน (ยิ่งขาดงานมากคะแนนก็จะยิ่งลดลง) ในทางกลับกันความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนที่ได้รับและจำนวนชั้นเรียนที่เข้าร่วมจะเท่ากับ +0.40 ความแข็งแกร่งของการเชื่อมต่อนั้นเหมือนกัน แต่สัญลักษณ์ของมันขึ้นอยู่กับว่าเรานับพลาดหรือเข้าเรียน

ความสัมพันธ์ของความเจ็บป่วยทางจิตในประชากรที่มีความไม่เท่าเทียมกันของรายได้

เมื่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสองเพิ่มขึ้น r จะเพิ่มขึ้นจาก 0 เป็น 1 เพื่อให้แสดงสิ่งนี้ได้ดีขึ้นให้พิจารณาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงบวกที่รู้จักกันดีหลายประการ ได้แก่ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างเกรดที่ได้รับในปีแรกของวิทยาลัยและเกรดที่ได้รับในปีที่สอง ปีมีค่าประมาณ 0 75 ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนความฉลาดในการตั้งครรภ์เมื่ออายุ 7 ปีและการทดสอบซ้ำเมื่ออายุ 18 ปีมีค่าประมาณ 0.70 ความสัมพันธ์ระหว่างความสูงของพ่อหรือแม่คนใดคนหนึ่งกับความสูงของเด็กในวัยผู้ใหญ่ประมาณ 0.50 ความสัมพันธ์ระหว่างการทดสอบความสามารถ คะแนนการเรียนในโรงเรียนและวิทยาลัยอยู่ที่ประมาณ 0.40 และความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนของแต่ละบุคคลในการทดสอบเปล่าและการตัดสินของนักจิตวิทยาผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับลักษณะบุคลิกภาพของพวกเขาอยู่ที่ประมาณ 0.25

ความสัมพันธ์ของการฆาตกรรมกับความไม่เท่าเทียมกันของรายได้

ในการวิจัยทางจิตวิทยาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ 0.60 ขึ้นไปถือว่าค่อนข้างสูง ความสัมพันธ์ในช่วง 0.20 ถึง 0.60 มีค่าในทางปฏิบัติและทางทฤษฎีและมีประโยชน์ในการคาดการณ์ ความสัมพันธ์ตั้งแต่ 0 ถึง 0.20 ควรได้รับการปฏิบัติด้วยความระมัดระวังประโยชน์ในการคาดการณ์มีน้อย

สหสัมพันธ์คือ

การทดสอบ ตัวอย่างที่คุ้นเคยของการใช้วิธีสหสัมพันธ์คือการทดสอบเพื่อวัดความสามารถความสำเร็จและคุณสมบัติทางจิตวิทยาอื่น ๆ เมื่อทดสอบกลุ่มคนที่มีคุณภาพแตกต่างกัน (เช่นความสามารถทางคณิตศาสตร์ความชำนาญในการใช้มือหรือความก้าวร้าว) จะถูกนำเสนอด้วยสถานการณ์มาตรฐานบางอย่าง จากนั้นคุณสามารถคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงของคะแนนสำหรับการทดสอบนั้นและการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรอื่น ตัวอย่างเช่นคุณสามารถเชื่อมโยงกลุ่มนักเรียนในการทดสอบคณิตศาสตร์กับคะแนนคณิตศาสตร์ของพวกเขาในวิทยาลัย หากความสัมพันธ์มีนัยสำคัญจากผลการทดสอบนี้เป็นไปได้ที่จะตัดสินใจว่านักเรียนชุดใหม่ใดที่สามารถโอนย้ายไปยังกลุ่มที่มีข้อกำหนดเพิ่มขึ้น

ความสัมพันธ์ของนักโทษกับความไม่เท่าเทียมกันของรายได้

การทดสอบเป็นเครื่องมือสำคัญในการวิจัยทางจิตวิทยา ช่วยให้นักจิตวิทยาได้รับข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับผู้คนโดยแยกตัวจากกิจกรรมประจำวันน้อยที่สุดและไม่ต้องใช้อุปกรณ์ในห้องปฏิบัติการที่ซับซ้อน การสร้างแบบทดสอบมีหลายขั้นตอนซึ่งเราจะกล่าวถึงรายละเอียดในบทต่อไปนี้

ความสัมพันธ์ของอัตราการออกกลางคันในโรงเรียนมัธยมกับความไม่เท่าเทียมกันของรายได้

ความสัมพันธ์และสาเหตุ มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการศึกษาเชิงทดลองและความสัมพันธ์ โดยปกติแล้วในการศึกษาเชิงทดลองตัวแปรหนึ่งตัว (อิสระ) จะถูกจัดการอย่างเป็นระบบเพื่อกำหนดผลเชิงสาเหตุของตัวแปรอื่น ๆ (ขึ้นอยู่กับ) ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุดังกล่าวไม่สามารถอนุมานได้จากการศึกษาความสัมพันธ์ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับความสัมพันธ์เป็นความสัมพันธ์เชิงสาเหตุสามารถแสดงได้จากตัวอย่างต่อไปนี้ อาจมีความสัมพันธ์ระหว่างความนุ่มนวลของยางมะตอยบนท้องถนนในเมืองและจำนวนครั้งที่เกิดลมแดดในหนึ่งวัน แต่ก็ไม่เป็นไปตามนั้นยางมะตอยที่นิ่มแล้วจะปล่อยพิษใด ๆ ที่ทำให้คนต้องนอนโรงพยาบาล ในความเป็นจริงการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรทั้งสองนี้ - ความนุ่มนวลของยางมะตอยและจำนวนครั้งที่เป็นลมแดด - เกิดจากปัจจัยที่สาม - ความร้อนจากแสงอาทิตย์ อีกตัวอย่างง่ายๆคือความสัมพันธ์เชิงบวกที่สูงระหว่างจำนวนนกกระสาที่ทำรังในหมู่บ้านของฝรั่งเศสกับอัตราการเกิดที่สูง ปล่อยให้ผู้อ่านเชิงสร้างสรรค์เดาเหตุผลที่เป็นไปได้ของความสัมพันธ์นี้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องใช้การอ้างถึงความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างนกกระสาและทารก ตัวอย่างเหล่านี้เป็นคำเตือนที่เพียงพอสำหรับการทำความเข้าใจเกี่ยวกับความสัมพันธ์ในฐานะความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล หากมีความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรหนึ่งอาจทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในอีกตัวแปรหนึ่ง แต่หากไม่มีการทดลองพิเศษข้อสรุปดังกล่าวจะไม่ยุติธรรม

ความสัมพันธ์ของการเคลื่อนย้ายทางสังคมและความไม่เท่าเทียมกันของรายได้

แหล่งที่มาและลิงค์

ru.wikipedia.org - สารานุกรมเสรี Wikipedia

bank24.ru - ธนาคารตลอด 24 ชั่วโมงของธุรกิจสหพันธรัฐรัสเซีย

dic.academic.ru - พอร์ทัลของพจนานุกรมและสารานุกรม

statsoft.ru - ตำราอิเล็กทรอนิกส์เกี่ยวกับสถิติ

superscalper.ru - บริการถลกหนังสำหรับ FORTS และ NYSE

machinelearning.ru - ข้อมูลและทรัพยากรการวิเคราะห์สำหรับการขุดข้อมูล

uchebnik.biz - ห้องสมุดนักเรียนของแนวทางด้านมนุษยธรรม

testent.ru - เว็บไซต์การศึกษาของคาซัคสถาน

fdvladimir.ru - Financial House "Vladimir" - นายหน้าในตลาดหลักทรัพย์

lib.qrz.ru - ห้องสมุดอิเล็กทรอนิกส์ของการวางแนวทางเทคนิค

uchimatchast.ru - เว็บไซต์สำหรับคณิตศาสตร์ประยุกต์

cito-web.yspu.org - มหาวิทยาลัยการสอนแห่งรัฐ Yaroslavl

math.semestr.ru - เครื่องคิดเลขออนไลน์ของค่าทางคณิตศาสตร์และเศรษฐกิจ

stathelp.ru - ความช่วยเหลือทางสถิติข่าวสถิติ

gaap.ru - ทฤษฎีและปฏิบัติการบัญชีการเงิน

goldenfront.ru - เว็บไซต์เกี่ยวกับการลงทุนในทองคำ

newsland.com - ข่าวในสหพันธรัฐรัสเซียและทั่วโลก

สารานุกรมนักลงทุน . 2556 .

คำพ้องความหมาย

:

ดูว่า "สหสัมพันธ์" ในพจนานุกรมอื่น ๆ คืออะไร:

  • ความสัมพันธ์ - CORRELATION (หน้า 325) (จากอัตราส่วนสหสัมพันธ์ละตินตอนปลาย) คำที่ใช้ในสาขาความรู้ต่างๆรวมทั้งจิตวิทยาเพื่อแสดงถึงความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันความสอดคล้องกันของแนวคิดและปรากฏการณ์ ด้านจิตใจที่สุด ... … สารานุกรมจิตวิทยาเล่มใหญ่

  • CORRELATION - [lat. correlatio] ความเชื่อมโยงซึ่งกันและกัน, ความสัมพันธ์ของวัตถุหรือแนวคิด. พจนานุกรมคำต่างประเทศ Komlev NG, 2549 CORRELATION Novolatinsk. จาก relata ความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันเช่นระหว่างผู้พิทักษ์และผู้พิทักษ์ คำอธิบาย 25000 ... ... พจนานุกรมคำต่างประเทศของภาษารัสเซีย

  • CORRELATION - (สหสัมพันธ์) ระดับความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างสองตัวแปร x และ y ถูกกำหนดโดยเครื่องหมายและขนาดของΣi (xi μx) (yi μy) โดยที่μxและμyเป็นค่าเฉลี่ยของ x และ y ระหว่างตัวแปรทั้งสองมีค่าบวก ... ... พจนานุกรมเศรษฐกิจ

  • ความสัมพันธ์ - สหสัมพันธ์, ความสัมพันธ์, ความสัมพันธ์, การพึ่งพาซึ่งกันและกัน, การพึ่งพาซึ่งกันและกัน, พจนานุกรมการโต้ตอบระหว่างคำพ้องความหมายของรัสเซีย correlation noun จำนวนคำเหมือน: 8 • autocorrelation (1) ... พจนานุกรมคำพ้อง

  • CORRELATION - (จากอัตราส่วนสหสัมพันธ์ภาษาฝรั่งเศส) ในสถิติเข้าใจว่าเป็นความสัมพันธ์ระหว่างค่าทางสถิติอนุกรมและกลุ่มที่ศึกษา เพื่อตรวจสอบว่ามีหรือไม่มี K. สถิติใช้วิธีพิเศษ ใช้วิธี K. ... … สารานุกรมทางการแพทย์ขนาดใหญ่

  • ความสัมพันธ์ - - [http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index d = 23] สหสัมพันธ์ปริมาณที่แสดงลักษณะการพึ่งพาซึ่งกันและกันของตัวแปรสุ่มสองตัว X และ Y - ไม่สำคัญว่าจะเป็น กำหนดโดยความสัมพันธ์เชิงสาเหตุหรือเพียงสุ่ม ... ... คู่มือนักแปลด้านเทคนิค

  • สหสัมพันธ์ - ความสัมพันธ์ของปริมาณตั้งแต่สองปริมาณขึ้นไปซึ่งการเปลี่ยนแปลงในปริมาณหนึ่งหรือมากกว่านั้นนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงในปริมาณอื่นหรือปริมาณอื่น ๆ K. ถือเป็นเรื่องง่ายเมื่อพูดถึงความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณหรือตัวแปรสองตัว (ตัวอย่างเช่นระหว่าง ... ... อภิธานศัพท์ทางธุรกิจ

  • CORRELATION - ในสถิติทางคณิตศาสตร์การพึ่งพาความน่าจะเป็นหรือสถิติ ในทางตรงกันข้ามกับการพึ่งพาการทำงานความสัมพันธ์เกิดขึ้นเมื่อการพึ่งพาสัญญาณอย่างใดอย่างหนึ่งกับอีกสัญญาณมีความซับซ้อนโดยการมีปัจจัยสุ่มจำนวนมาก ... พจนานุกรมสารานุกรมใหญ่

  • CORRELATION - (จาก Lat. Correlatio Ratio) 1) ในตรรกะ - ความสัมพันธ์ระหว่างการเชื่อมต่อสองแบบในรูปแบบเดียวกัน หากเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างเป็นประจำพันธะหนึ่งจะกลายเป็นไอโซมอร์ฟิก (รูปร่างเท่ากัน) กับอีกพันธะนี่คืออัตราส่วนของพันธะทั้งสอง ... ... สารานุกรมปรัชญา

  • ความสัมพันธ์ - และ, w. corrélation f., ger. Korrelation & LT; lat. อัตราส่วนสหสัมพันธ์ บันทึกครั้งแรกในพจนานุกรม Gavkin ในปีพ. ศ. 2437 ES การเชื่อมต่อความสัมพันธ์ของวัตถุหรือแนวคิด กฎหมายสหสัมพันธ์. สหสัมพันธ์เชิงหน้าที่ ALS 1. การว่างงานที่เพิ่มขึ้นและ ... พจนานุกรมประวัติศาสตร์ของ Russian Gallicisms

  • สหสัมพันธ์ - [สหสัมพันธ์] ค่าที่ระบุลักษณะการพึ่งพาซึ่งกันและกันของตัวแปรสุ่มสองตัว X และ Y นั้นไม่แยแสไม่ว่าจะถูกกำหนดโดยความสัมพันธ์เชิงสาเหตุหรือเป็นเพียงความบังเอิญแบบสุ่ม (สหสัมพันธ์เท็จ) เพื่อกำหนดสิ่งนี้ ... … พจนานุกรมเศรษฐศาสตร์และคณิตศาสตร์

Добавить комментарий