피어슨 계수는 동일한 간격 또는 비율 척도로 측정되는 두 변수 간의 관계를 나타내는 상관 계수 유형입니다. Pearson 계수는 두 개의 연속 변수 간의 연관 강도를 측정 한 것입니다.
피어슨 계수 분석
Pearson 계수를 찾기 위해 두 변수는 산점도에 배치됩니다. 계수를 계산하려면 선형성이 있어야합니다. 선형 관계와 유사하지 않은 산점도는 쓸모가 없습니다. 산점도의 직선과 유사할수록 연관 강도가 높아집니다. 수치 적으로, 피어슨 계수는 선형 회귀에 사용되는 상관 계수와 같은 방식으로 표시됩니다. -1에서 +1까지입니다. +1의 값은 둘 이상의 변수 사이의 완벽한 양의 관계의 결과입니다. 반대로, 값 -1은 완벽한 음의 관계를 나타냅니다. 0은 상관이 없음을 나타냅니다.
투자에 실용
포트폴리오를 다양 화하고자하는 투자자에게는 Pearson 계수가 유용 할 수 있습니다. 주식-채권, 주식-상품, 채권-부동산 등과 같은 자산 쌍, 또는 대형 주식, 소형 주식 및 부채 신흥 시장과 같은 더 구체적인 자산 간의 역사적 수익률 산포도 계산 주식은 Pearson 계수를 생성하여 투자자가 위험 및 수익 매개 변수를 기반으로 포트폴리오를 구성하는 데 도움을줍니다. 그러나 Pearson 계수는 인과 관계가 아닌 상관 관계를 측정합니다. 대형주와 소형주가 0.8의 계수를 가지면, 상대적으로 높은 결합 강도를 유발 한 원인을 알 수 없습니다.
칼 피어슨은 누구입니까?
Karl Pearson (1857-1936)은 수학 및 통계 분야에 영어를 전공했으며 많은 기여를했습니다. 시조 계수 외에도 피어슨은 카이 제곱 검정 및 p- 값의 개념과 선형 회귀 및 분포 분류의 개발로 유명합니다. 피어슨은 1911 년 런던 대학교 (University College London)의 응용 통계학과 (Applied Statistics Department of Applied Statistics)의 창립자였습니다.
