Корреляция - это статистический термин, который описывает связь между двумя переменными или наборами данных. Существует множество типов корреляций, и понимание того, как работает каждый из них, может помочь статистикам, менеджерам и другим специалистам обнаружить взаимосвязь между изучаемыми переменными.
В этой статье мы обсуждаем отрицательную корреляцию и ее отличия от других видов корреляции, а также предлагаем шаги по расчету отрицательной корреляции и примеры отрицательно коррелированных переменных.
Что такое отрицательная корреляция?
Отрицательная корреляция, или обратная корреляция, описывает ситуацию, когда при наличии двух переменных одна из них увеличивает свое значение, а другая уменьшает. Вы можете увидеть отрицательную корреляцию, обозначенную символом -1. Это показывает, что в то время как x, или первая переменная, увеличивает свое значение, y, или вторая переменная, уменьшает свое значение. Отрицательная корреляция может быть и обратной. Это противоположность положительной корреляции, когда обе переменные увеличиваются или уменьшаются одновременно.
Примеры отрицательной корреляции
Рассмотрим следующие примеры переменных, которые дают отрицательную корреляцию. Важно отметить, что в некоторых обстоятельствах соотношение может измениться. Это может быть особенно верно в отношении акций и облигаций. Даже если две переменные могут иметь отрицательную корреляцию, со временем ситуация может измениться.
Вот несколько примеров отрицательно коррелирующих переменных:
-
Чем чаще идут дожди, тем меньше вы можете поливать сад
-
Чем больше вы готовите дома, тем меньше вы едите вне дома.
-
Чем ниже температура, тем больше одежды вы можете надеть.
-
Чем больше денег вы тратите, тем меньше их у вас может быть.
-
Чем больше вы спите, тем менее усталым вы себя чувствуете.
Типы корреляции данных
Отрицательная корреляция - это всего лишь один из статистических терминов, используемых для выявления взаимосвязи данных между двумя переменными. Вот другие виды корреляции данных:
Положительная корреляция
Положительная корреляция, представленная в виде 1, показывает, что переменные движутся в одном направлении. Это означает, что обе переменные увеличиваются или уменьшаются одновременно. Вот несколько примеров положительных корреляций:
-
Чем больше вы едите, тем больше продуктов вы можете купить.
-
Чем больше денег вы зарабатываете, тем больше вы можете заплатить подоходного налога.
-
Чем больше у вас волос, тем больше кондиционера вы можете использовать.
-
Чем больше повышается температура, тем выше продажи лимонада.
Нулевая корреляция или отсутствие корреляции
Корреляция, равная нулю, означает отсутствие связи между двумя переменными. Когда одна переменная движется в одну сторону, другая движется в другом, или не связанном, направлении. Вот несколько примеров нулевой корреляции или ее отсутствия:
-
Чем больше вы занимаетесь спортом, тем больше вы поете.
-
Чем больше вы готовите, тем умнее вы можете быть.
-
Чем выше комнатная температура, тем ниже популяция кроликов
-
Чем больше денег вы тратите, тем счастливее вы можете быть.
-
Чем меньше вы спите, тем больше газировки вы можете выпить.
Что такое коэффициент корреляции?
Коэффициент корреляции измеряет силу связи между двумя переменными. Коэффициент корреляции -1 означает идеальную отрицательную корреляцию, +1 - идеальную положительную корреляцию, а 0 - отсутствие корреляции. При этом, если два набора данных имеют коэффициент корреляции -0.8, они будут иметь сильную отрицательную корреляцию. Если бы они имели коэффициент корреляции -0.1, это означает, что у них слабая отрицательная корреляция. Чем выше отрицательная корреляция, тем ближе коэффициент корреляции к -1.
Почему важно понимать отрицательную корреляцию?
Существует множество причин, по которым важно знать коэффициент корреляции между переменными. Одна из причин заключается в том, что это может помочь портфельным менеджерам снизить риски в своих активах. Часто портфельные менеджеры смотрят на корреляцию, чтобы помочь им диверсифицировать свои портфели. Некоторые считают, что можно снизить риски в портфеле, сохраняя уникально коррелированные финансовые активы. Портфель, состоящий исключительно из положительных корреляций, может оказаться волатильным, поэтому важно поддерживать в портфеле и отрицательные корреляции.
Как определить отрицательную корреляцию
Если вы хотите определить корреляцию ваших отрицательно коррелирующих переменных, вот некоторые шаги, которые вы можете предпринять:
1. Определите две переменные
Ваши переменные - это две вещи, между которыми вы хотите измерить корреляцию или связь. Если вы хотите определить отрицательную корреляцию, то эти два набора данных, скорее всего, движутся в противоположных направлениях. Имейте в виду, что корреляция не всегда равна причинно-следственной связи. Если между переменными существует отрицательная корреляция, это не всегда означает наличие причинно-следственной связи.
2. Определите метод нахождения корреляции
Существуют различные методы, которые можно использовать при расчете корреляции. Вот некоторые из них:
Используйте формулу
Вы можете рассчитать корреляцию по этой формуле:
? (x(i) - x?)(y(i) - ?) v ?(x(i) - x?) ^2 ?(y(i) - ?)^2
При расчете корреляции учитывайте следующие представления:
x(i) = значение x
y(i) = значение y
x? = среднее значение x-значения
? = среднее значение y-значения
Используйте калькулятор коэффициента корреляции
Калькуляторы коэффициента корреляции часто можно найти в Интернете. Если у вас большой набор данных, использование калькулятора может сэкономить вам много времени, а также снизить риск ошибки в расчетах. Обязательно перепроверьте свои данные, чтобы убедиться в точности результатов.
Составьте диаграмму рассеяния
Вы также можете увидеть корреляцию визуально, нанеся точки данных на график. Эффективным графиком для этого является диаграмма рассеяния, где вы можете отметить точки вдоль оси x и y, чтобы увидеть, есть ли положительная связь, отрицательная связь или никакой связи. Если вы используете диаграмму рассеяния, линия, наклоненная вниз слева направо, означает отрицательную корреляцию.
3. Рассчитайте соотношение
После того как вы определились с выбором метода, используйте ваши наборы данных для расчета их корреляции. Если вы используете формулу или калькулятор, вы можете ожидать результат между -1 и 1. На диаграмме рассеяния ваша линия может сказать вам, какова корреляция. Помните, что отрицательно наклоненная линия означает отрицательную корреляцию.
4. Определите тип корреляции
Корреляция может быть положительной, отрицательной или нулевой. Используйте число, чтобы оценить тип соотношения, которым вы обладаете. Чем ближе результат к нулю, тем меньше вероятность корреляции между переменными. Чем ближе ваши цифры к 1 и -1, тем сильнее корреляция в той или иной степени.
- indeed.com
Поделиться
