Déterminer la relation entre les variables à l'aide de covariance et de corrélation
Vous pouvez déterminer la relation entre deux variables avec deux mesures de association: Covariance et de corrélation. Par exemple, si un investisseur veut comprendre le risque d'un portefeuille d'actions, alors il peut utiliser ces mesures pour déterminer correctement comment étroitement les rendements sur les stocks de suivre l'autre.
Covariance est utilisé pour mesurer la tendance des deux variables à élever au-dessus de leurs moyens ou de tomber au-dessous de leurs moyens dans le même temps. Par exemple, supposons qu'une société de bio-ingénierie estime que l'augmentation des dépenses de recherche et développement conduit généralement à une augmentation dans le développement de nouveaux brevets. Dans ce cas, les dépenses RD et de nouveaux brevets auraient une covariance positive. Si la même société estime que la hausse des coûts de main-d'œuvre réduisent généralement les bénéfices des entreprises, les coûts de main-d'œuvre et les profits auraient une covariance négative. Si la société estime que les bénéfices ne sont pas liés à la température moyenne quotidienne, alors ces deux variables auront une covariance qui est très proche de zéro.
Corrélation est une mesure étroitement liés. Il est défini comme une valeur comprise entre -1 et 1, de sorte que l'interprétation de la corrélation est plus facile que la covariance. Par exemple, une corrélation de 0,9 entre deux variables indiquerait une très forte relation positive, alors une corrélation de 0,2 indique une relation assez faible mais positive. Une corrélation de -0,8 indique une très forte corrélation négative Relation-un de -0,3 indiquerait une faible relation négative. Une corrélation de 0 montrerait que deux variables sont sans rapport (à savoir, indépendant).
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