Почему ковариация не является хорошей мерой связи

Почему ковариация не является хорошей мерой связи

• Почему ковариация не является хорошей мерой общения? Коэффициент корреляции — лучшая мера зависимости Мост, чем ковариация. Основной причиной этого является Cova Излучение зависит от единиц измерения переменных x и y, Это потому, что коэффициент корреляции является безразмерной величиной.

• Появится Однако для выборочного коэффициента корреляции. Теоретический коэффициент корреляции оставлен независимым Упражнения для ног. Возвращаясь к примеру спроса на бензин, мы исследуем, что мы можем сделать Происходит при расчете фактического индекса цен как базового года Используется в 1980 году, а не в 1972 году.

В этом случае ковариация изменяется и коэффициент Коэффициент корреляции — нет. Людмила Фирмаль

При использовании 1972 в качестве базового года, 1980 был 188,8. Если этот показатель равен 100 в 1980 году, Вам необходимо пересчитать ряд, умножив на коэффициент 100 / 188,8 = 0,53. Новая строка появляется во втором столбце таблицы. Помечено с 1,8 ResR. Значение P численно меньше, чем p.

Потому что отдельные наблюдения для многих цен были пересчитаны с коэффициентами Коэффициент 0,53, выборочный средний Период (P) пересчитывается с этим фактором. Следовательно, т лет />, — ^ = 0,53 / ?, -0,53р = 0,53 (/?, — />). (1,27) 50 Это год / (R-R) (y-y) = 0,53 (r-r) (y-y), (1,28) Следовательно, Cov (P, y) = 0,53 Cov (p, y). Однако коэффициент корреляции Это изменение не затронуто.

Коэффициент корреляции между P и y равен Равный: СОУ (ЛУ) GR, Y ‘VVar (/>) Var (> 0’ O-29) Таблица 1.8 семья p_r y-y (P-Pf (y-y) 2 (R-P) (U-Y) 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 54,82 67,27 66,74 66,10 66,05 64,41 79,29 100,00 102,54 92,11 26,2 24,8 25,6 26,8 27,7 28,3 27,4 25,1 25,2 25,6 -21,11 -8,67 -9,20 -9,38 -9,88 -11,53 3,36 24,07 26,61 16,18 -0,07 -1,47 -0,67 0,53 1,43 2,03 1,13 -1,17 -1,07 -0,67 445,73 75,09 84,55 96,64 97,68 132,84 11,28 579,26 708,10 261,66 0,01 2,16 0,45 0,28 2,05 4,12 1,28 1,37 1,15 0,45 1,48 12,74 6,16 -5,21 -14,13 -23,40 3,80 -28,16 -28,47 -10,84

• Сумма денег средняя 759,32 75,93 262,7 26,27 2492,28 249,23 13,30 1,33 -86,04 -8,60 Умножьте числитель (верхняя дробь) на 0,53, но они будут одинакового размера Var (P) = (0,53) 2 Var (p), поэтому знаменатель (нижняя часть) также был умножен. (Умножение переменных В зависимости от константы ее дисперсия умножается на квадрат этой константы. )

Измеритель извлекается из Var (P), поэтому он умножается на 0,53 вместо (0,53) 2. Квадратный корень упражнения 1.6. Используйте данные для расчета коэффициента корреляции между P и Y Tab. 1,8, и убедитесь, что он совпадает с коэффициентом корреляции Для р и у. 51 1.7. Показать теоретический коэффициент корреляции не осталось.

Переменная при изменении одной единицы измерения для переменной. Людмила Фирмаль

Смотрите также:

Предмет эконометрика

Теоретическая дисперсия выборочного среднего	Коэффициент частной корреляции
Коэффициент корреляции	Модель парной линейной регрессии