Korrelationskoeffizient

Es gibt verschiedene Bereiche der Wirtschaftswissenschaften, die dafür zuständig sind, diese Beziehungen zwischen Variablen empirisch zu messen (Schätzung, Vorhersage und Inferenz), dies geschieht durch die Anwendung statistischer und mathematischer Methoden, die dafür verantwortlich sind, wertvolle und nützliche Inhalte für die Entscheidungsfindung bereitzustellen. Als nächstes erklären wir, was der Korrelationskoeffizient ist und wozu er dient, sowie seine Bedeutung im Geldnachfragemodell.

➡Was ist der Korrelationskoeffizient? ✨

Der Korrelationskoeffizient oder auch Korrelationskoeffizient nach Pearson ist auf quantitative Variablen fokussiert (Mindestintervallskala) und bezieht sich auf einen Index, der ermöglicht es, den Kovariationsgrad zu analysieren, der zwischen den Variablen besteht, die linear miteinander verbunden sind. Korrelation selbst bezieht sich auf die numerische Form, die die Statistik durch die Beziehung einer oder mehrerer Variablen überprüfen kann, die durch Messung des Grades der Abhängigkeit einer Variablen von einer anderen völlig unabhängigen Variablen erreicht wird. Laut Statistik hat der Korrelationskoeffizient zwischen zwei quantitativen Zufallsvariablen einen linearen Maßcharakter.

➡Wofür ist der Korrelationskoeffizient? ✨

Das Hauptziel des Korrelationskoeffizienten besteht darin, die Korrelation zwischen zwei Variablen zu messen. Und zu den Vorteilen, durch die sich der Korrelationskoeffizient gegenüber anderen Formen der Korrelationsmessung auszeichnet, ist die sogenannte Kovarianz. Vergessen Sie nicht, dass die Ergebnisse des Korrelationskoeffizienten zwischen -1 und +1 liegen, da seine Einfachheit nützlich ist, um Vergleichen Sie verschiedene Korrelationen direkter und einfacher. Wenn Sie zwei Zufallsvariablen X und Y in Bezug auf eine bestimmte Grundgesamtheit analysieren, wird der Beziehungskoeffizient mit Pxy ausgedrückt.

➡Wie wird es interpretiert? ✨

Dies variiert normalerweise im Intervall [-1,1], Das Zeichen, das die Bedeutung der Beziehung festlegt, und die Interpretation jedes Ergebnisses wird wie folgt interpretiert:

• Wenn r gleich 1 ist, bedeutet dies, dass es sich um eine positive Korrelation handelt, bei der der Index die totale Abhängigkeit zwischen beiden Variablen widerspiegelt. Dies wird als direkte Beziehung bezeichnet, bei der eine der Variablen zunimmt, während die andere in konstantem Verhältnis zunimmt .
• Wenn 0 < r < 1 bedeutet dies, dass eine positive Korrelation auftritt.
• Bei r = 0 besteht kein linearer Zusammenhang, was jedoch nicht bedeutet, dass die Variablen unabhängig sind, da zwischen beiden Variablen nichtlineare Beziehungen bestehen können.
• Wenn -1 < r < 0 bedeutet, dass eine negative Korrelation vorliegt.
• Wenn r = - 1 eine perfekte negative Korrelation und eine totale Abhängigkeit zwischen beiden Variablen anzeigt, wird dies als inverse Beziehung bezeichnet. Es tritt auf, wenn eine Variable zunimmt, während die andere stattdessen proportional abnimmt.

Die Korrelation spiegelt das Maß für die Assoziation zwischen Variablen wider, wenn sie also in Wahrscheinlichkeit und Statistik angewendet wird, Die Korrelation ermöglicht es Ihnen, die Stärke und Richtung der linearen Beziehung, die zwischen zwei oder mehr Zufallsvariablen auftritt, genau zu kennen.