ピアソン係数

##ピアソン係数とは何ですか？

、同じ間隔または比率スケールで測定される2つの変数間の関係を表す一種の相関係数です。ピアソン係数は、2つの連続変数間の関連の強さの尺度です。

##ピアソン係数を理解する

ピアソン相関係数またはピアソン積-モーメント相関係数とも呼ばれるピアソン係数を見つけるために、2つの変数が散布図に配置されます。変数はXおよびYとして示されます。係数を計算するには、ある程度の線形性が必要です。線形関係との類似性を示さない散布図は役に立ちません。散布図の直線に類似しているほど、関連付けの強度が高くなります。数値的には、ピアソン係数は、線形回帰で使用される相関係数と同じ方法で表され、-1から+1の範囲です。 +1の値は、2つ以上の変数間の完全な正の関係の結果です。正の相関は、両方の変数が同じ方向に移動することを示します。逆に、-1の値は、完全な負の関係を表します。負の相関は、一方の変数が増加すると、もう一方の変数が減少することを示しています。それらは反比例の関係にあります。ゼロは相関関係がないことを示します。

##ピアソン係数の利点

ポートフォリオの分散を希望する投資家にとって、ピアソン係数は有用です。株式-債券、株式-商品、債券-不動産などの資産のペア、または大型株、小型株、負債などのより具体的な資産間の過去のリターンの分散プロットからの計算-新興市場の株式—投資家がリスクとリターンのパラメーターに基づいてポートフォリオを組み立てるのを支援するピアソン係数を生成します。ただし、ピアソン係数は因果関係ではなく相関を測定することに注意してください。これは、一方の変数がもう一方の変数で結果を生成したことを意味します。大型株と小型株の係数が0.8の場合、比較的高い結合強度の原因は不明です。

##カール・ピアソンは誰でしたか？

カール・ピアソン（1857-1936）は、数学と統計の分野で英国の学術的かつ多作な貢献者でした。彼は現代統計の主要な創設者であり、優生学の擁護者であると信じられています。ピアソンは、同名の係数の他に、カイ2乗検定とp値の概念、線形回帰の開発と分布の分類で知られています。 1911年、ピアソンは世界初の大学統計学部であるロンドン大学応用統計学部を設立しました。

1901年、ピアソンはBiometrikaというタイトルの現代統計の最初のジャーナルを設立しました。

##ハイライト

-ピアソン係数は、因果関係ではなく相関関係を示しています。

-英国の数学者で統計学者のカール・ピアソンは、ピアソン係数、カイ2乗検定、p値、線形回帰など、多くの統計手法を開発したことで知られています。

-ピアソン係数は、XとYで表される2つの変数間の関係を表す数学的相関係数です。

-ピアソン係数の範囲は+1から-1で、+ 1は正の相関を表し、-1は負の相関を表し、0は関係がないことを表します。