了解一下皮尔逊相关系数(Correlation Coefficient)是什么?

相关系数(Pearsonproductmomentcorrelationcoefficient)是用-1到1之间的数值来表示两个变量相关程度的指标。当正相关越强时,相关系数趋近于1;而负相关越强时,相关系数则趋近于-1。通过观察两个变量的离差乘积,我们可以发现:当两个变量都比各自的平均数大或小时,相关系数为正数。这是因为在正相关较强...

中国地质大学(武汉)2025研究生复试科目《概率论》考试大纲

1、理解随机变量数字特征(母函数、数学期望、方差、标准差、协方差、相关系数、矩)的概念,并会运用数字特征的基本性质计算具体分布的数字特征,掌握常用分布的数字特征。2、会根据随机变量的概率分布求其函数的数学期望;会根据随机变量X和Y的联合概率分布求其函数的数学期望。3、掌握切比雪夫不等式。(四)大数定律...

用多因子策略构建强大的加密资产投资组合:因子合成篇_腾讯新闻

2.C??X????+C??X????+…+C??X????+V??=常数向量,C??不全为0,V??为随机误差项,→X??间存在完全共线多重共线性导致的后果:1.完全共线性下参数估计量不存在2.近似共线性下OLS估计量非有效我们首先定义方差膨胀因子(variance-inflatingfactor,VIF)为VIF=1/(1??r????...

如何通俗理解协方差、相关系数?

若协方差为正,则X和Y同向变化;反之协方差为负,则反向变化;协方差绝对值越大表示同向或反向的程度越深。其实方差也是一种特殊的协方差,只不过是X和X之间的协方差。Part2相关系数相关系数的公式为:其实就是用X、Y的协方差除以X和Y的标准差。所以相关系数可以看成剔除了两个变量单位的影响、标准化后的...

入门| 从PCC到MIC,一文教你如何计算变量之间的相关性

如果不存在整体模式,那么协方差将会接近于零。这是因为正值和负值会相互抵消。最初,协方差似乎是两个变量之间「关系」的充分度量。但是,请看下面的图:协方差=0.00003看起来变量之间有很强的关系,对吧?那为什么协方差这么小呢(大约是0.00003)?

时间序列分析中 5 个必须了解的术语和概念

协方差是两个随机变量之间线性相关性的度量(www.e993.com)2024年11月20日。它比较两个随机变量与其平均值(或预期)值的偏差。随机变量X和Y的协方差公式:如果X和Y的值沿相同方向变化(即它们都增加或减少),则它们之间的协方差将为正。在统计学中,特定时间序列或者连续信号Xt的自协方差是信号与其经过时间平移的信号之间的协方差。

【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析(二)——华泰...

其中,Σt为第t期的协方差矩阵,为未知量,待估计;εt-i是第t-i期资产收益率的零均值残差向量,为已知历史信息。由上式可知移动平均协方差是集合{εt-iεt-i'}中每个元素的等权平均,即,对历史各个时间点的元素赋予相同的权重。然而,金融时间序列数据往往是时变的,例如在金融危机时资产间的相关性会明显地增...

方差-协方差法VaR计量模型选择

用两个回报序列的积r1r2替代式中的r就是协方差的估计:EWMA法中只有一个参数衰减因子?姿。对?姿的估计通常都用均方根误差原则,即选取使预测的均方根误差达到最小的?姿值。RiskMetrics方法对日回报数据的波动相关性的估计中都采取衰减因子为0.94。EWMA方法存在一些局限性:...

掌握这五大统计学知识,让你笑傲数据科学界

相关性也就是简单的标准化(比例)协方差,即两个被分析变量的积差。这将有效地促使关联范围始终保持在-1.0和1.0之间。若两个特征变量的相关系数为1.0,则两个特征变量的相关系数为正相关。这也就意味着,如果一个变量的变化量是给定的,那么第二个变量就会按比例向相同的方向移动。

一文教你如何计算变量之间的相关性

如果这些变量都倾向于分布在各自均值的同一侧,协方差将是一个正数;反之,协方差将是一个负数。这种倾向越强,协方差的绝对值就越大。如果不存在整体模式,那么协方差将会接近于零。这是因为正值和负值会相互抵消。最初,协方差似乎是两个变量之间「关系」的充分度量。但是,请看下面的图:...