1樓：寂寞的美夜
相關係數是用來衡量兩個變數的相關程度，比如，隨著x的變大，y也隨之變大，並且接近某種函式關係，說明相關性好
而協方差是衡量兩個變數之間的總體誤差的
協方差在描述x和y在同一物理量綱之下有一定的作用，但同樣的兩個量採用不同的量綱使它們的協方差在數值上表現出很大的差異。為此引入如下概念：
定義稱為隨機變數x和y的相關係數。
定義若ρxy=0，則稱x與y不相關。
即ρxy=0的充分必要條件是cov(x，y)=0，亦即不相關和協方差為零是等價的。
相關係數和協方差所表示的意義有什麼區別
2樓：匿名使用者
二者表示變數間的共變程
度，協方差是變數x的離均差乘以y的離均差再求平均得到的統計量，雖然它可以表示x和y的共變程度，但x和y的單位可能不同，這樣直接將二者的離均差相乘得到的結果可能偏差很大，因此有必要統一單位，即消去x和y的單位，做法就是給協方差再分別處以x、y各自的標準差，這樣得到的統計量就是相關係數
由於相關係數是協方差除以兩變數標準差得到的，因此相關係數是一個標準化的變數，而協方差是未標準化變數。
3樓：寂寞的美夜
相關係數是用來衡量兩個變數的相關程度，比如，隨著x的變大，y也隨之變大，並且接近某種函式關係，說明相關性好
而協方差是衡量兩個變數之間的總體誤差的
協方差在描述x和y在同一物理量綱之下有一定的作用，但同樣的兩個量採用不同的量綱使它們的協方差在數值上表現出很大的差異。為此引入如下概念：
定義稱為隨機變數x和y的相關係數。
定義若ρxy=0，則稱x與y不相關。
即ρxy=0的充分必要條件是cov(x，y)=0，亦即不相關和協方差為零是等價的。
相關係數和協方差所表示的意義有什麼區別？應用範圍有什麼區別？
4樓：匿名使用者
1、協方差是一個用於測量投資組合中某一具體投資專案相對於另一投資專案風險的統計指標，通俗點就是投資組合中兩個專案間收益率的相關程度，正數說明兩個專案一個收益率上升，另一個也上升，收益率呈同方向變化。如果是負數，則一個上升另一個下降，表明收益率是反方向變化。協方差的絕對值越大，表示這兩種資產收益率關係越密切；絕對值越小表明這兩種資產收益率的關係越疏遠。
2、由於協方差比較難理解，所以將協方差除以兩個投資方案投資收益率的標準差之積，得出一個與協方差具有相同性質卻沒有量化的數。這個數就是相關係數。計算公式為相關係數=協方差/兩個專案標準差之積。
相關係數和協方差的意義的區別是什麼啊
5樓：六重驚喜
我知道自相關係數是表示偏誤的持續性，如果這個係數大，說明它影響很多期；如果這個係數小，說明它的影響隨著時間推進很快消失了。
相關係數與協方差有什麼關係
6樓：愛做作業的學生
1、相關係數與協方差一定是在投資組合中出現的，只有組合才有相關係數和協方差。單個資產是沒有相關係數和協方差之說的。
2、相關係數和協方差的變動方向是一致的，相關係數的負的，協方差一定是負的。
3、相關係數是變數之間相關程度的指標根據協方差的公式可知，協方差與相關係數的正負號相同，但是協方差是相關係數和兩**的標準差的乘積，所以協方差表示兩種證劵之間共同變動的程度。
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2、協方差的性質
（1）、cov(x，y)=cov(y，x)；
（2）、cov(ax，by)=abcov(x，y)，（a，b是常數）；
（3）、cov(x1+x2，y)=cov(x1，y)+cov(x2，y)。
由協方差定義，可以看出cov(x，x)=d(x)，cov(y，y)=d(y)。
7樓：一生摯愛車
一、首先要明白這2個的定義
1、相關係數是協方差與兩個投資方案投資收益標準差之積的比值，
其計算公式為：
相關係數總是在-1到+1之間的範圍內變動，-1代表完全負相關，+1代表完全正相關，0則表示不相關。
2、協方差是一個用於測量投資組合中某一具體投資專案相對於另一投資專案風險的統計指標。其計算公式為：
當協方差為正值時，表示兩種資產的收益率呈同方向變動；協方差為負值時，表示兩種資產的收益率呈反方向變動。
二、要辨清兩者的關係
1、相關係數與協方差一定是在投資組合中出現的，只有組合才有相關係數和協方差。單個資產是沒有相關係數和協方差之說的。
2、相關係數和協方差的變動方向是一致的，相關係數的負的，協方差一定是負的。
3、（1）協方差表示兩種證劵之間共同變動的程度：相關係數是變數之間相關程度的指標根據協方差的公式可知，協方差與相關係數的正負號相同，但是協方差是相關係數和兩**的標準差的乘積，所以協方差表示兩種證劵之間共同變動的程度。
（2）相關係數是變數之間相關程度的指標，相關係數在0到1之間，表示兩種報酬率的增長是同向的；相關係數在0到-1之間，表示兩種報酬率的增長是反向的，所以說相關係數是變數之間相關程度的指標。
總體來說，兩項資產收益率的協方差，反映的是收益率之間共同變動的程度；而相關係數反映的是兩項資產的收益率之間相對運動的狀態。兩項資產收益率的協方差等於兩項資產的相關係數乘以各自的標準差。
相關係數和協方差所表示的意義有什麼區別？應用範圍有什麼區別？ 5
8樓：邀夢入痴
1、協方差是一個用於測量投資組合中某一具體投資專案相對於另一投資專案風險的統計指標，通俗點就是投資組合中兩個專案間收益率的相關程度，正數說明兩個專案一個收益率上升，另一個也上升，收益率呈同方向變化。如果是負數，則一個上升另一個下降，表明收益率是反方向變化。協方差的絕對值越大，表示這兩種資產收益率關係越密切；絕對值越小表明這兩種資產收益率的關係越疏遠。
2、由於協方差比較難理解，所以將協方差除以兩個投資方案投資收益率的標準差之積，得出一個與協方差具有相同性質卻沒有量化的數。這個數就是相關係數。計算公式為相關係數=協方差/兩個專案標準差之積。
相關係數和協方差所表示的意義有什麼區別
9樓：粒粒果仁兒
相關關係是一種非確定性的關係，相關係數是研究變數之間 線性相關程度 的量。由於研究物件的不同，分為簡單相關係數，復相關係數，典型相關係數。
協方差用於在概率論和統計學中衡量兩個變數的 總體誤差。
10樓：隨風
相關係數是用來衡量兩個變數的相關程度，比如，隨著x的變大，y也隨之變大，並且接近某種函式關係，說明相關性好
而協方差是衡量兩個變數之間的總體誤差的
協方差在描述x和y在同一物理量綱之下有一定的作用，但同樣的兩個量採用不同的量綱使它們的協方差在數值上表現出很大的差異。為此引入如下概念：
定義稱為隨機變數x和y的相關係數。
定義若ρxy=0，則稱x與y不相關。
即ρxy=0的充分必要條件是cov(x，y)=0，亦即不相關和協方差為零是等價的。
11樓：匿名使用者
如何通俗地理解協方差與相關係數
馬同學高等數學
相關係數矩陣和協方差矩陣有什麼區別
12樓：匿名使用者
相關係數矩
陣：相當於消除量綱的表示變數間相關性的一個矩陣協方差矩陣：它是沒有消除量綱的表示變數間相關性的矩陣。
你對比下它們的等式變換關係：
r=cov(x,y)/d(x)d(y)
看看我的部落格
相關係數的取值範圍及意義
13樓：匿名使用者
相關係數的取值範圍是（-1，0）或（0，1）。
取值範圍是（-1，0）時，意義為負相關；取值範圍是（0，1）時，意義為正相關。
相關係數
相關關係是一種非確定性的關係，相關係數是研究變數之間線性相關程度的量。由於研究物件的不同，相關係數有如下幾種定義方式。
簡單相關係數：又叫相關係數或線性相關係數，一般用字母r 表示，用來度量兩個變數間的線性關係。
定義式其中，cov(x,y)為x與y的協方差，var[x]為x的方差，var[y]為y的方差
復相關係數：又叫多重相關係數。複相關是指因變數與多個自變數之間的相關關係。例如，某種商品的季節性需求量與其**水平、職工收入水平等現象之間呈現複相關關係。
典型相關係數：是先對原來各組變數進行主成分分析，得到新的線性關係的綜合指標，再通過綜合指標之間的線性相關係數來研究原各組變數間相關關係。
14樓：匿名使用者
相關係數的取值範圍係數一般都是在數字前面作為一個領頭的應用。
15樓：匿名使用者
相關係數取值範圍如下：
1、符號：如果為正號，則表示正相關，如果為負號，則表示負相關。通俗點說，正相關就是變數會與參照數同方向變動，負相關就是變數與參照數反向變動；
2、取值為0，這是極端，表示不相關；
3、取值為1，表示完全正相關，而且呈同向變動的幅度是一樣的；
4、如果為-1，表示完全負相關，以同樣的幅度反向變動；
5、取值範圍：[-1，1].
16樓：小灰馬
客觀現象之間存在的互相依存關係叫相關關係,全稱為統計相關關係.有如下兩個特點：
1.現象之間確實存在著數量上的依存關係.
2.現象之間數量上的關係是不確定、不嚴格的依存關係.
相關係數的絕對值在0.3以下是無直線相關,0.3以上是直線相關,0.
3-0.5是低度相關,0.5-0.
8是顯著相關（中等程度相關）,0.8以上是高度相關.
積差相關係數的應用舉例，簡述積差相關係數和等級相關係數間的區別
積差相關用於正態等距或等比資料，對資料的要求比較高，結果比較精確 無法確定資料是否服從正態或資料是等級資料時，使用等級相關，應用範圍更廣，但結果精確性相對較低。簡述積差相關的內涵及適用條件 積差相關是利抄用離差乘積的襲關係來說明事物的關係，是將原始分數轉換為離差乘積，再轉換為標準積差後所求的標準積差...
概率問題相關係數和相關函式,其實用意義有什麼不同嗎
簡單來說 天文統計方法中是用兩點相關函式描述 金融學 組合風險大小描述用相關係數 相關函式是一個函式,函式包含的內容多了 相關係數,就是一個小數 相關係數和互相關係數有什麼不同 我也正在查,相關係數一般指的是數理統計與概率論中的相關係數公式,一般只用做線性相關。互相關函式一般是訊號處理中用的,表示兩...
eviews裡的相關係數和決定係數的分別是什麼
決定係數就是r 2，指的是模型的說明度，是1 sse sst,用來表示模型對全體資料的解釋程度。無論在單迴歸還是多回歸裡面都奏效.非調整過的r 2都是 0到1之間，而調整過的r 2可以是負數。相關係數，correlation coefficient，是2個資料的線性關係範圍是 1到1之間，這個是用強...