2018년 6월 6일 12 879 0 이고르

심리학과 사회

세상의 모든 것은 서로 연결되어 있습니다. 직관 수준에서 각 사람은 현상에 영향을 미치고 통제할 수 있도록 현상 간의 관계를 찾으려고 노력합니다. 이러한 관계를 반영하는 개념을 상관관계라고 합니다. 간단한 단어로 무엇을 의미합니까?

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상관관계의 개념

상관 관계(라틴어 "correlatio"에서 유래 - 비율, 관계)– 무작위 수량(변수) 사이의 통계적 확률적 의존성을 측정하는 수학 용어입니다.

예:두 가지 유형의 관계를 살펴보겠습니다.

1. 첫 번째- 사람의 손에 펜이 있습니다. 손이 움직이는 방향, 그 방향으로 펜이 가는 방향. 손이 가만히 있으면 펜이 쓸 수 없습니다. 사람이 조금 더 세게 누르면 종이에 찍힌 자국이 더 진해집니다. 이러한 유형의 관계는 엄격한 종속성을 반영하며 상관 관계가 아닙니다. 이 관계는 기능적입니다.
2. 두 번째 유형– 개인의 교육 수준과 문학 읽기 사이의 관계. 고등 교육을 받은 사람과 그렇지 않은 사람 중 어느 사람이 더 많이 읽는지는 미리 알 수 없습니다. 이 연결은 무작위적이거나 확률론적이며, 대량 현상만 다루는 통계학에 의해 연구됩니다. 통계 계산을 통해 교육 수준과 문헌 읽기 사이의 상관 관계를 증명할 수 있다면 예측이 가능하고 사건의 확률적 발생을 예측할 수 있습니다. 이 예에서는 높은 확률로 고등 교육을 받은 사람, 즉 교육 수준이 높은 사람이 더 많은 책을 읽는다고 주장할 수 있습니다. 그러나 이러한 매개변수 간의 연결이 작동하지 않기 때문에 실수할 수 있습니다. 이러한 오류의 확률은 항상 계산할 수 있는데, 이는 확실히 작으며 통계적 유의성 수준(p)이라고 합니다.

자연 현상 간의 관계의 예는 다음과 같습니다.자연의 먹이 사슬, 인간의 신체는 서로 연결되어 하나의 전체로 기능하는 장기 시스템으로 구성됩니다.

매일 우리는 날씨와 좋은 기분, 올바른 목표 설정과 성취, 긍정적인 태도와 행운, 행복감과 재정적 안녕 사이의 상관관계를 일상 생활에서 마주하게 됩니다. 그러나 우리는 수학적 계산이 아닌 신화, 직관, 미신, 유휴 추측에 의존하여 연관성을 찾고 있습니다. 이러한 현상은 수학적 언어로 번역하고 숫자로 표현하고 측정하는 것이 매우 어렵습니다. 숫자의 형태로 계산되고 제시될 수 있는 현상을 분석하는 것은 또 다른 문제이다. 이 경우 확률변수 간 상관관계의 강도, 정도, 친밀도, 방향 등을 반영하는 상관계수(r)를 이용하여 상관관계를 정의할 수 있다.

무작위 변수 사이의 강한 상관관계- 특히 이러한 현상 사이에 통계적 연관성이 존재한다는 증거. 그러나 이러한 연관성은 동일한 현상으로 전환될 수 없으며 다른 상황에 적용됩니다. 상관 분석의 단순성을 기반으로 계산에서 두 변수 사이의 중요한 상관 관계를 얻은 연구자들은 상관 계수가 본질적으로 확률적이라는 사실을 망각하고 특성 간의 인과 관계가 존재한다는 잘못된 직관적 가정을 만드는 경우가 많습니다. .

예:빙판길에서 부상당한 사람의 수와 자동차의 교통사고 건수. 이러한 수량은 서로 완전히 연결되어 있지는 않지만 서로 상관 관계가 있지만 이러한 무작위 이벤트의 공통 원인인 블랙 아이스와만 관련이 있습니다. 분석이 현상 사이의 상관관계를 밝혀내지 못한다면 이는 아직 현상 사이의 의존성이 없다는 증거가 아니며, 이는 복잡하고 비선형적일 수 있으며 상관관계 계산으로 밝혀지지 않을 수 있습니다.

과학적 사용에 상관관계 개념을 최초로 도입한 사람은 프랑스였습니다. 고생물학자 조르주 퀴비에. 18 세기에 그는 살아있는 유기체의 부분과 기관의 상관 법칙을 추론하여 발견 된 신체 부위 (유골)에서 전체 화석 생물, 동물의 모습을 복원하는 것이 가능해졌습니다. 통계에서 상관관계라는 용어는 1886년 영국의 한 과학자에 의해 처음 사용되었습니다. 프란시스 골턴. 그러나 그는 상관계수를 계산하는 정확한 공식을 도출할 수 없었지만 그의 학생이 해냈습니다. 유명한 수학자이자 생물학자인 칼 피어슨(Karl Pearson).

상관관계 유형

중요도별– 매우 중요하고 중요하며 중요하지 않습니다.

종류	r은 무엇입니까?
매우 중요함	r은 통계적 유의성 수준 p에 해당합니다.<=0,01
중요한	r은 p에 해당<=0,05
의미 없는	r은 p>0.1에 도달하지 않습니다.

부정적인(한 변수의 값이 감소하면 다른 변수의 수준이 증가합니다. 공포증이 많을수록 리더십 위치를 차지할 가능성이 줄어 듭니다) 및 긍정적 (한 변수의 증가로 인해 증가하는 경우) 다른 수준에서: 긴장할수록 병에 걸릴 확률이 높아집니다.) 변수 사이에 연결이 없으면 이러한 상관 관계를 0이라고 합니다.

선의(한 값이 증가하거나 감소하면 두 번째 값도 증가하거나 감소함) 및 비선형(한 값이 변경되면 두 번째 값의 변화 특성을 선형 관계를 사용하여 설명할 수 없으며 다항식, 쌍곡선 등 다른 수학 법칙이 적용됨) 관계).

힘으로.

승산

연구 중인 변수가 속하는 척도에 따라 다양한 유형의 상관 계수가 계산됩니다.

1. Pearson 상관 계수, 쌍별 선형 상관 계수 또는 곱 적률 상관은 구간 및 척도 측정 척도가 있는 변수에 대해 계산됩니다.
2. Spearman 또는 Kendall 순위 상관 계수 - 수량 중 하나 이상이 순서 척도를 가지거나 정규 분포를 따르지 않는 경우입니다.
3. 점 이직 상관 계수(Fechner 부호 상관 계수) – 두 수량 중 하나가 이분형인 경우.
4. 4필드 상관계수(다중 순위 상관(일치) 계수 - 두 변수가 이분형인 경우)

피어슨 계수는 모수적 상관관계 지표를 나타내며 다른 모든 지표는 비모수적입니다.

상관계수 값의 범위는 -1부터 +1까지입니다. 완전한 양의 상관관계가 있는 경우 r = +1이고 완전한 음의 상관관계가 있는 경우 r = -1입니다.

공식 및 계산

예

두 가지 변수, 즉 학생의 지적 발달 수준(테스트에 따른)과 월별 지연 횟수(교육 저널 항목에 따른) 사이의 관계를 결정하는 것이 필요합니다.

초기 데이터는 표에 나와 있습니다.

№	IQ 데이터 (x)	지연 횟수에 대한 데이터(y)
합집합	1122
평균	112,2

얻은 지표를 올바르게 해석하려면 상관 계수(+ 또는 -)의 부호와 절대값(모듈로)을 분석해야 합니다.

강도별 상관계수 분류표에 따르면 rxy = -0.827은 강한 음의 상관관계라는 결론을 내립니다. 따라서 지각하는 학생의 수는 지적 발달 수준에 매우 크게 의존합니다. IQ 수준이 높은 학생들은 IQ 수준이 낮은 학생들에 비해 수업에 지각하는 빈도가 낮다고 할 수 있습니다.

상관 계수는 과학자가 두 수량 또는 현상의 의존성에 대한 가정을 확인하거나 반박하고 그 강도와 중요성을 측정하는 데 사용할 수 있으며 학생들은 다양한 주제에서 경험적 및 통계적 연구를 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 이 지표는 이상적인 도구가 아니며 선형 관계의 강도를 측정하기 위해서만 계산되며 항상 특정 오류가 있는 확률적 값이라는 점을 기억해야 합니다.

상관 분석은 다음 영역에서 사용됩니다.

• 경제 과학;
• 천체물리학;
• 사회 과학(사회학, 심리학, 교육학);
• 농화학;
• 야금;
• 산업(품질 관리용);
• 수생물학;
• 생체 인식 등

상관분석 방법이 인기를 끄는 이유는 다음과 같습니다.

1. 상관 계수 계산의 상대적 단순성은 특별한 수학 교육이 필요하지 않습니다.
2. 통계학에서 분석의 대상이 되는 질량확률변수 간의 관계를 계산할 수 있습니다. 이와 관련하여 이 방법은 통계 연구 분야에서 널리 보급되었습니다.

이제 여러분이 기능적 관계와 상관 관계를 구별할 수 있게 되기를 바라며, 텔레비전에서 듣거나 언론에서 상관 관계에 대해 읽을 때 이것이 두 현상 사이의 긍정적이고 상당히 중요한 상호 의존성을 의미한다는 것을 알게 되기를 바랍니다.

상관관계란 무엇입니까? 대중적인 사전과 백과사전에서 "상관관계"라는 단어의 의미, 일상 생활에서 해당 용어를 사용하는 예.

상관관계 정식

두 특성 그룹 간의 관계를 결정하는 데 사용되는 쌍별 상관 관계의 일반화입니다. Kanonich. 분석, 즉 K.k.를 찾는 방법은 이러한 조합 간의 일반적인 쌍 상관 계수가 가장 큰 값에 도달하는 하나의 그룹과 다른 그룹의 특성의 선형 조합 구성을 기반으로 합니다. 이 최대 계수를 첫 번째 표준이라고 합니다. 상관 계수와 두 특성 그룹의 해당 선형 조합이 호출됩니다. 첫 번째 정식 수량. Kendall M.J., Stewart A. 다변량 정적 분석 및 시계열을 참조하세요. 엠., 1976; Vold G. 잠재 변수가 있는 경로 모델 // 사회학의 수학: 모델링 및 정보 처리 M., 1977; 볼치 B., 후안 K.J. 경제학을 위한 다변량 통계 방법. 엠., 1979; 두브로프스키 S.A. 응용 다변량 통계 분석 1982; 리포베츠키 S.S. 2차 및 이중선형 형태의 극값으로서의 Gunner 분석의 일부 모델//사회학 연구에서 수학적 방법의 포괄적인 적용. 엠., 1983; 반 덴 볼렌버그 A.L. 중복성: 표준 상관 분석//Psychometrica의 대안입니다. 1977. Vol. 42, 2호. C.C. 리포베츠키, L.G. Badalyan.

과학적 개념은 항상 인기가 있습니다. "상관관계"라는 동사는 언론인과 정치인에 의해 널리 사용되며 때로는 부적절하게 사용됩니다. 일반적으로 "상관관계"라는 용어는 모든 관계를 의미합니다.

사람들은 지구에서 일어나는 모든 현상이 어느 정도 서로 영향을 미친다는 사실을 오랫동안 알아차려 왔습니다. 그들 사이의 연결은 항상 쉽게 감지될 수는 없지만 그럼에도 불구하고 존재합니다. 사건의 상호의존성을 논할 때 '상관관계'라는 단어가 자주 사용됩니다. 경제학자와 분석가가 가장 자주 사용합니다.

이 개념이 실제로 무엇을 의미하는지 알아 봅시다.

상관관계: 정의

아마도 과학계에서 상관관계에 대해 처음으로 이야기한 사람은 고생물학자인 조르주 퀴비에(Georges Cuvier)일 것입니다. 18세기와 19세기 초에 그는 비교 해부학 분야에서 많은 발견을 했습니다. 이러한 발견의 결과로 Cuvier는 동물 기관 중 하나의 구조 변화가 다른 기관의 구조 변화로 이어지는 부분 관계의 법칙을 공식화했습니다. 이 지식을 바탕으로 Cuvier는 살아남은 개별 조각에서 화석 동물의 모습을 복원하는 방법을 배웠습니다.

통계에 관해서는 영국 생물학자 Francis Galton 덕분에 19세기 말에 이 과학에서 상관관계의 개념이 확립되었습니다.

상관관계– 이는 단순한 연결(관계)이 아니라 관계 또는 상호의존(공동관계)이다.

상관 계수를 얻기 위한 공식은 Galton의 학생이자 수학자이자 생물학자인 K. Pearson에 의해 파생되었습니다.

상관 계수

상관 관계는 서로 독립적인 수량 간의 통계적 연결입니다. 매개변수 중 하나의 값이 변경되자마자 다른 매개변수의 값도 변경된다고 가정합니다. 변경 사항이 개인의 통계적 특성에만 관련된 경우 이러한 종류의 관계는 통계적인 것으로 간주됩니다. 이 경우 상관관계에 대한 의문은 없습니다.

상관계수는 상호의존도를 표현하는데 사용됩니다. 계수 값의 범위는 -1에서 +1까지입니다.

• 상관관계가 절대적이고 양수(+1)이면 한 증권의 가격이 오르면 다른 증권의 가격도 같은 정도로 오르게 됩니다.
• 절대 음의 상관관계에 관해 이야기할 때, 한 증권의 가치가 상승하면 음의 상관관계가 있는 증권의 가치가 하락한다는 의미입니다.
• 상관 계수가 0이면 유가 증권의 움직임 사이에는 상호 의존성이 없으며 무작위입니다.

계수 값이 높을수록 상호의존성이 커집니다. 계수 값이 0.5보다 크면 관계가 명확하게 표현됩니다.

증권의 절대적 상관관계는 이상적인 세계에서만 존재한다는 점을 명확히 할 필요가 있습니다. 실제로 주식은 어느 정도 상관관계가 있습니다.

쌍별 상관

이 용어는 두 개의 특정 수량 사이의 관계를 나타내는 데 사용됩니다. 미국의 광고비는 미국 GDP에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다. 20년간 관찰한 결과 이들 값 사이의 상관계수는 0.9699이다.

보다 "현실적인" 예는 온라인 상점 페이지에 대한 트래픽과 판매량 간의 관계입니다.

물론, 기온과 맥주나 아이스크림 판매 사이에 관계가 있다는 사실을 부인하는 사람은 거의 없을 것입니다.

상관관계는 두 수량의 상호의존성입니다. 상관 계수는 이러한 상호 의존성의 정도를 결정하는 객관적인 지표입니다. 상관 계수는 양수일 수도 있고 음수일 수도 있습니다. 증권의 경우 완전히 상관관계가 있는 경우는 극히 드뭅니다.

Pamm-Trade 포털 독자 여러분께 인사드립니다! 제 이름은 올렉 졸로타레프입니다. 저는 바이너리 옵션 시장에서 학생이자 성공적인 거래자입니다.

상관관계 – 그게 뭐죠? 큰 이름 - 간단한 의미!

오늘 저는 "상관관계"라는 끔찍한 이름을 가진 매우 흥미로운 용어에 대해 말씀드리고 싶습니다. 실제로 상관 관계는 두 현상이나 대상 간의 의존성 정도에 불과하기 때문에 여기에는 무서운 것이 없습니다.

이 개념은 수학, 생물학, 경제학, 통계, 심리학, 그리고 단순히 일상생활에서 매우 널리 사용됩니다. 곰돌이 푸에 관한 만화에서 "비가 올 것 같아"라는 문구를 기억하시나요? 이는 상관관계의 기본적인 예입니다. 하늘을 보고 거기에 두꺼운 구름이 보이면 비가 올지도 모른다는 결론을 내립니다. 그러나 그는 가지 않을 수도 있습니다. 이것이 y = f(x)와 같은 엄격한 선형 종속성과 상관관계를 구별하는 주요 포인트입니다.

상관관계는 다양한 무작위 요인의 존재로 인한 의존성. 따라서 통계적 의존성이라고도 합니다. 예를 들어, 실업률이 증가하면 범죄가 증가한다고 가정할 수 있습니다. 그러나 이에 대해 100% 확신할 수는 없습니다. 결국 이 경우의 최종 결과는 사람의 사고방식, 양육, 환경 등에 의해서도 영향을 받습니다. 따라서 상관 관계는 대략적인 관계를 제공하지만 정확한 관계는 제공하지 않습니다. 결과에 영향을 미칠 수 있는 외부 요인은 항상 존재하기 때문에 정확한 예측이 불가능합니다.

그럼 대략적인 개념은 파악했으니, 이제 이 관계가 무엇이며 어떻게 표현되는지 알아보겠습니다. 현상 간의 연결은 상관 계수에 의해 결정됩니다. 그녀는 매우 강할 수 있습니다. 예를 들어, 우리 각자는 방사선 수준이 높아질수록 건강이 악화된다고 의심할 여지 없이 말할 수 있습니다. 더욱이, 이 예에서는 반비례 관계를 볼 수 있습니다. 방사선량이 높을수록 인간의 건강은 더 나빠집니다. 상관 계수는 -1 값을 갖는 경향이 있으며 음의 상관 관계를 반영합니다.

현상이나 사물이 서로 전혀 연결되지 않는 경우가 있습니다. 예를 들어 대통령의 신년 연설은 전날 마신 샴페인 병의 수에 전혀 영향을받지 않습니다. 이 경우 상관계수는 0이다.

계수가 +1 값으로 경향이 있으면 양의 상관 관계가 관찰됩니다. 예를 들어, 사람이 야망을 갖고 지능 수준이 높을수록 리더십 위치를 차지할 가능성이 커집니다.

"상관관계"라는 단어를 직접 번역하면 비율입니다. 한 현상은 다른 현상과 어떤 관련이 있습니까? 지구 온난화로 인해 미국에서 일련의 토네이도가 발생했습니다. 이러한 사건들 사이에는 확실히 관계가 존재하며, 이는 원인과 결과 관계에 대한 가설을 제시하는 것을 가능하게 합니다. 이는 상관된 개체에만 가능합니다. 현상과 대상 사이에 관계가 없다면 상관관계도 없습니다.

이제 상관관계가 투자자에게 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아봅시다.

투자 자산 상관관계: 어떻게 작동하나요?

얼마나 많은 투자자가 투자 포트폴리오에서 상관관계의 원칙을 사용합니까? 나는 그렇게 생각하지 않습니다. 그러나 그의 역할은 상당히 과소평가됐다. 결국 계란을 한 바구니에 담을 수 없다는 것은 모두가 알고 있습니다. 즉, 위험을 다양화해야 한다는 것입니다. 그렇다면 상관관계를 사용하여 결과를 개선해 보는 것은 어떨까요?

예를 들어, 귀하는 투자 활동에 다각화 방법을 사용하기로 결정하고 대규모 발행인의 주식 외에 소규모 기업의 주식도 구입했습니다. 대기업 주식과 중소기업 주식의 상관계수는 +0.79라는 사실을 알고 계셨나요? 이는 통일성은 아니지만 상당히 높은 가치이기도 하다. 그리고 우리가 이미 알고 있듯이 양의 상관관계는 직접적인 관계를 보여줍니다. 즉, 대기업의 주가가 하락하면 증권 및 중소기업의 가격이 하락할 가능성이 있습니다. 이런 경우에는 다각화할 때 상관관계가 없는 자산을 선택하는 것이 좋습니다.

예를 들어 주식과 채권 또는 주식과 국채가 있습니다. 채권의 경우 주식과 마찬가지로 서로 높은 상관관계를 가지고 있습니다. 계수는 0.9에 도달할 수 있습니다. 이러한 증권이 서로 어떻게 다른지 모르신다면 Viktor Samoilov의 기사를 읽어 보시기 바랍니다. 여기에서 귀하는 이러한 용어와 각각의 특징에 대한 접근 가능한 해석뿐만 아니라 이러한 증권으로 돈을 벌 수 있는 기회도 찾을 수 있습니다.

증권 간의 상관관계 외에도 지역 간의 종속성도 있습니다. 대부분의 경우 거리가 가까울수록 상관관계가 높아집니다. 예를 들어 미국과 캐나다의 경우 상관계수는 약 0.9입니다. 거리가 멀어지면 관계도 늘어납니다. 미국과 일본에서는 이 값이 이미 0.5 미만입니다. 따라서 주식과 같은 하나의 자산을 사용하여 위험을 분산시키는 것이 가능하지만 이를 세계 각지의 발행자로부터 구매하는 경우에는 가능합니다.

다른 자산은 무엇이며 서로 어떻게 연관되어 있습니까? 증권과 금은 사실상 아무런 관계가 없습니다(상관관계는 0입니다). 그러나 금과 은은 상호의존적인 두 자산이므로 하나의 포트폴리오에서 이를 분산 용도로 사용하는 것은 의미가 없습니다. 유로화 가격이 오르면 미국 달러는 어떻게 되나요? 점점 저렴해지고 있어요. 이는 이들 통화 간의 상관관계가 음수라는 것을 의미합니다.

바이너리 옵션을 거래할 때 상관관계 링크도 사용합니다. 바이너리 옵션과 일반 스톡 옵션의 차이점을 아직 파악하지 못했다면 다음 비디오를 시청하는 것이 좋습니다.

대부분 나는 통화 쌍을 사용하여 작업합니다. 약간의 경험이라도 있는 트레이더는 통화 쌍이 서로 의존(상관)한다는 것을 알고 있습니다. 예를 들어, EUR/USD의 하락은 GBP/USD의 하락으로 이어질 수 있습니다. 마찬가지로 USD/CHF 환율의 상승은 USD/CAD의 성장에 영향을 미칠 수 있습니다. 당신이 초보자이고 어떤 통화가 달러나 유로와 관련되어 있는지, 그리고 그들이 서로 어떻게 상호작용하는지 모른다면 그것은 중요하지 않습니다. Viktor Samoilov는 이러한 목적을 위해 특별한 전략을 개발했습니다. 그 안에 내재된 원리는 상관관계를 정확하게 반영합니다. 시스템이 EUR/USD 쌍의 환율 상승을 감지하면 해당 쌍과 긍정적인 상관관계가 높은 다른 쌍을 적극적으로 구매하라는 메시지를 표시합니다. 상관관계가 음수이면 해당 옵션을 적극적으로 매도하라는 힌트가 됩니다. 다음 비디오에서 이것이 실제로 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다.

이 모든 것에서 우리는 상관 관계를 고려하지 않고는 적절한 다각화를 수행하는 것이 불가능하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 그리고 이는 투자 포트폴리오의 효율성에 직접적인 영향을 미칠 것입니다. 자본을 늘리려면(보존은 말할 것도 없고) 이 요소를 고려해야 합니다. 바이너리 옵션 거래자의 경우 상관 계수를 고려하는 것도 매우 중요합니다. 예측의 정확성은 크게 이에 따라 달라집니다.

오늘 저는 당면한 문제와 가장 관련이 있는 전략 하나에 대해 말씀드렸습니다. 그러나 Viktor Samoilov는 그의 무기고에 그다지 효과적인 다른 전략을 많이 가지고 있습니다. 나는 이 기사의 틀 내에서 그 모든 것을 고려할 기회가 없습니다. 그러나 중요한 정보(거래 전략 포함)를 놓치지 않으려면 아래 양식을 사용하여 뉴스레터를 구독할 수 있습니다.

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