ピアソン係数は、同じ間隔または比率の尺度で測定される2つの変数間の関係を表す相関係数の一種です。 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。
ピアソン係数の内訳
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。 計算される係数にはある程度の直線性がなければなりません。 線形関係に似ていない散布図は役に立ちません。 散布図の直線に似ているほど、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ます。 -1〜+1の範囲。 +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。 逆に、-1の値は完全な負の関係を表します。 ゼロは相関がないことを示します。
投資の実際の使用
ポートフォリオの多様化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、および新興市場などのより具体的な資産間の履歴リターンの散布図からの計算株式はピアソン係数を生成し、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。 大型株と小型株の係数が0.8である場合、関連性の比較的高い強さの原因はわかりません。
カールピアソンは誰ですか？
カールピアソン（1857-1936）は、数学と統計学の分野で英語を学んだ、多産な貢献者でした。 ピアソンは、同名の係数とは別に、とりわけカイ2乗検定とp値の概念、および線形回帰の開発と分布の分類で知られています。 ピアソンは、1911年にロンドン大学ユニバーシティカレッジの応用統計学科の創設者でした。
