Determinar a relação entre variáveis ​​usando covariância e correlação

Video: Variância, covariância e coeficiente de correlação

Você pode determinar a relação entre duas variáveis ​​com duas medidas de Associação: Covariância e de correlação. Por exemplo, se um investidor quer entender o risco de uma carteira de ações, então ele pode usar essas medidas para determinar corretamente o quão perto os retornos sobre os estoques controlar o outro.

Video: Covariância e a Regressão Linear

Covariância é usado para medir a tendência para duas variáveis ​​elevar-se acima de seus meios ou cair abaixo de suas possibilidades, ao mesmo tempo. Por exemplo, suponha que uma empresa de bioengenharia descobre que o aumento das despesas de pesquisa e desenvolvimento normalmente leva a um aumento no desenvolvimento de novas patentes. Neste caso, R&gastos D e novas patentes teria uma covariância positiva. Se a mesma empresa descobre que o aumento dos custos de trabalho normalmente reduzir os lucros das empresas, então os custos do trabalho e os lucros teriam uma covariância negativa. Se a empresa acha que os lucros não estão relacionados com a temperatura média diária, então essas duas variáveis ​​terá uma covariância que está muito perto de zero.

Correlação é uma medida intimamente relacionados. É definido como um valor entre -1 e 1, de modo a interpretar correlação é mais fácil do que a covariância. Por exemplo, uma correlação de 0,9 entre duas variáveis ​​indicam uma relação muito forte positivo, ao passo que uma correlação de 0,2 iria indicar uma relação bastante fraco mas positivo. Uma correlação de -0,8 indicaria uma muito forte negativo relationship- uma correlação de -0,3 indicaria uma relação negativa fraca. A correlação de 0 mostraria que duas variáveis ​​são não relacionado (Isto é, independente).