Pearsonov koeficient je vrsta korelacijskega koeficienta, ki predstavlja razmerje med dvema spremenljivkama, ki se merita na istem intervalnem ali razmerju lestvice. Pearsonov koeficient je merilo moči povezave med dvema neprekinjenima spremenljivkama.
Razčlenitev Pearsonovega koeficienta
Če želite najti Pearsonov koeficient, sta dve spremenljivki postavljeni na razpredelnico. Za izračun koeficienta mora obstajati nekaj linearnosti; raztresena ploskev, ki ne prikazuje nobene podobnosti z linearnim odnosom, bo neuporabna. Bolj ko je podobnost z ravno črto raztresene ploskve, večja je moč povezovanja. Numerično je Pearsonov koeficient predstavljen na enak način kot korelacijski koeficient, ki se uporablja pri linearni regresiji; od -1 do +1. Vrednost +1 je rezultat popolnega pozitivnega razmerja med dvema ali več spremenljivkami. Nasprotno pa vrednost -1 predstavlja popolno negativno razmerje. Nič pomeni, da ni korelacije.
Praktične uporabe pri investiranju
Za vlagatelja, ki želi razpršiti portfelj, je lahko koristen Pearsonov koeficient. Izračuni iz razčlenjenih parcel zgodovinskih donosov med pari sredstev, kot so lastniške delnice, delnice-surovine, obveznice-nepremičnine itd., Ali bolj specifična sredstva, kot so kapital z velikimi kapitlji, lastniki z majhnimi kapitali in trg, ki se pojavlja v dolgu delnice bodo izdelale Pearsonove koeficiente, ki bodo pomagale vlagatelju pri sestavljanju portfelja na podlagi parametrov tveganja in donosa. Upoštevajte pa, da Pearsonov koeficient meri na korelacijo, ne na vzročno zvezo. Če imata koeficient z velikimi in malimi kapitlami koeficient 0, 8, ne bo znano, kaj je povzročilo razmeroma visoko trdnost združevanja.
Kdo je bil Karl Pearson?
Karl Pearson (1857 - 1936) je bil angleški akademski in plodovit sodelavec na področjih matematike in statistike. Poleg istoimenskega koeficienta je Pearson znan tudi po konceptu hi-kvadratnega testa in p-vrednosti, med drugim po razvoju linearne regresije in klasifikacije porazdelitev. Pearson je bil leta 1911 ustanovitelj oddelka za uporabno statistiko na University College London.
