Главная | Новости FOREX CLUB | Торговые условия | Торговые платформы | Обучение трейдингу
О компании
Торговые условия
Открыть демо-счет
Открыть реальный счет
Ввод средств на счет
Вывод средств со счета
Торговая платформа
  Торговые платформы
Платформа Libertex
Платформа MetaTrader4™
Платформа Rumus
  Аналитика
Видеообзор рынков
Видео от ForexClub
Аналитика Forex
Экономический календарь
  Обучающие материалы
Обучение Forex
Статьи форекс
Статьи forex















 





Поиск информации по сайту:
Пользовательского поиска

Коэффициент контингенции, или взаимной сопряженности признаков









Оглавление >>> Производные финансовые и товарные инструменты

Этот коэффициент используется для выяснения связи между признаками, не имеющими количественного выражения (альтернативная вариация, или изменчивость качественных признаков):



где а, b, с, d – значения в клетках таблицы распределения (корреляционной таблицы), имеющей следующую конфигурацию:
a b
c d
В таблице в клетках последовательно размещаются значения совместных (отвечающих как одному, так и другому признакам) частот, относящихся к двум качественным признакам, полученные при двух группах наблюдений. Наличие в наблюдениях признака x обозначается 1, его отсутствие – 0; наличие в наблюдениях признака у – 0, а отсутствие – 1. Раскроем эту таблицу.



Коэффициент ассоциации Юла.

Он также используется для четырехклеточной таблицы и рассчитывается по формуле

Q =

ad – bc

ad + bc

Коэффициент контингенции равен 1 лишь в том случае, если а и d или b и с одновременно равны 0. В отличие от этого коэффициент ассоциации Юла равен 1 уже в случае, если одно из чисел в клетках таблицы оказалось равным 0. Величина коэффициента контингенции всегда ниже величины коэффициента ассоциации.

Во всех случаях величина коэффициента корреляции зависит от выбора единицы наблюдения. Если она делится, дробится, расчленяется, то повышается влияние случайностей и теснота связи приуменьшается. Когда единица наблюдения укрупняется, то влияние случайностей уменьшается и теснота корреляционной связи преувеличивается.

С помощью приведенных способов расчетов выявляется мера тесноты связи признаков, мера их взаимного варьирования в выбранных статистических рядах данных без специального анализа формы связи между этими рядами. Знание прошлого и будущего, прогноз перемен в связи с изменениями в тех или иных условиях существования нуждаются в выявлении формы связи явлений и соответствующих показателей корреляции.

Продолжение >>> Регрессионный анализ



 

Главная Софт Литература Читайте на сайте Контакты

Copyright © 2007 fx-trader.ru