Коэффициент множественной корреляции формула в excel

Содержание

  • Вычисление множественного коэффициента корреляции
    • Этап 1: активация пакета анализа
    • Этап 2: расчет коэффициента
    • Этап 3: анализ полученного результата
  • Вопросы и ответы

Корреляционная связь в Microsoft Excel

Для определения степени зависимости между несколькими показателями применяется множественные коэффициенты корреляции. Их затем сводят в отдельную таблицу, которая имеет название корреляционной матрицы. Наименованиями строк и столбцов такой матрицы являются названия параметров, зависимость которых друг от друга устанавливается. На пересечении строк и столбцов располагаются соответствующие коэффициенты корреляции. Давайте выясним, как можно провести подобный расчет с помощью инструментов Excel.

Читайте также: Корреляционный анализ в Экселе

Вычисление множественного коэффициента корреляции

Принято следующим образом определять уровень взаимосвязи между различными показателями, в зависимости от коэффициента корреляции:

  • 0 – 0,3 – связь отсутствует;
  • 0,3 – 0,5 – связь слабая;
  • 0,5 – 0,7 – средняя связь;
  • 0,7 – 0,9 – высокая;
  • 0,9 – 1 – очень сильная.

Если корреляционный коэффициент отрицательный, то это значит, что связь параметров обратная.

Для того, чтобы составить корреляционную матрицу в Экселе, используется один инструмент, входящий в пакет «Анализ данных». Он так и называется – «Корреляция». Давайте узнаем, как с помощью него можно вычислить показатели множественной корреляции.

Этап 1: активация пакета анализа

Сразу нужно сказать, что по умолчанию пакет «Анализ данных» отключен. Поэтому, прежде чем приступить к процедуре непосредственного вычисления коэффициентов корреляции, нужно его активировать. К сожалению, далеко не каждый пользователь знает, как это делать. Поэтому мы остановимся на данном вопросе.

  1. Переходим во вкладку «Файл». В левом вертикальном меню окна, которое откроется после этого, щелкаем по пункту «Параметры».
  2. Переход в параметры в Microsoft Excel

  3. После запуска окна параметров посредством его левого вертикального меню переходим в раздел «Надстройки». Там в самом низу правой части окна располагается поле «Управление». Переставляем переключатель в нём в позицию «Надстройки Excel», если отображен другой параметр. После этого клацаем по кнопке «Перейти…», находящейся справа от указанного поля.
  4. Переход в надстройки в параметрах в Microsoft Excel

  5. Происходит запуск небольшого окошка «Надстройки». Устанавливаем флажок около параметра «Пакет анализа». Затем в правой части окна кликаем по кнопке «OK».

Установка пакета анализа в Microsoft Excel

После указанного действия пакет инструментов «Анализ данных» будет активирован.

Этап 2: расчет коэффициента

Теперь можно переходить непосредственно к расчету множественного коэффициента корреляции. Давайте на примере представленной ниже таблицы показателей производительности труда, фондовооруженности и энерговооруженности на различных предприятиях рассчитаем множественный коэффициент корреляции указанных факторов.

  1. Перемещаемся во вкладку «Данные». Как видим, на ленте появился новый блок инструментов «Анализ». Клацаем по кнопке «Анализ данных», которая располагается в нём.
  2. Запуск пакета анализа в Microsoft Excel

  3. Открывается окошко, которое носит наименование «Анализ данных». Выделяем в списке инструментов, расположенных в нём, наименование «Корреляция». После этого щелкаем по кнопке «OK» в правой части интерфейса окна.
  4. Запуск инструмента Корреляция в окне Анализ данных в Microsoft Excel

  5. Открывается окно инструмента «Корреляция». В поле «Входной интервал» следует внести адрес диапазона таблицы, в котором расположены данные по трем изучаемым факторам: энерговооруженность, фондовооруженность и производительность. Можно произвести ручное внесение координат, но легче просто установить курсор в поле и, зажав левую кнопку мыши, выделить соответствующую область таблицы. После этого адрес диапазона будет отображен в поле окна «Корреляция».

    Так как у нас факторы разбиты по столбцам, а не по строкам, то в параметре «Группирование» выставляем переключатель в позицию «По столбцам». Впрочем, он там уже и так установлен по умолчанию. Поэтому остается только проверить правильность его расположения.

    Lumpics.ru

    Около пункта «Метки в первой строке» галочку ставить не обязательно. Поэтому мы пропустим данный параметр, так как он не повлияет на общий характер расчета.

    В блоке настроек «Параметр вывода» следует указать, где именно будет располагаться наша корреляционная матрица, в которую выводится результат расчета. Доступны три варианта:

    • Новая книга (другой файл);
    • Новый лист (при желании в специальном поле можно дать ему наименование);
    • Диапазон на текущем листе.

    Давайте выберем последний вариант. Переставляем переключатель в положение «Выходной интервал». В этом случае в соответствующем поле нужно указать адрес диапазона матрицы или хотя бы её верхнюю левую ячейку. Устанавливаем курсор в поле и клацаем по ячейке на листе, которую планируем сделать верхним левым элементом диапазона вывода данных.

    После выполнения всех указанных манипуляций остается только щелкнуть по кнопке «OK» в правой части окошка «Корреляция».

  6. Окно корреляция в Microsoft Excel

  7. После выполнения последнего действия Excel строит матрицу корреляции, заполняя её данными, в указанном пользователем диапазоне.

Матрица корреляции в Microsoft Excel

Этап 3: анализ полученного результата

Теперь давайте разберемся, как понимать тот результат, который мы получили в процессе обработки данных инструментом «Корреляция» в программе Excel.

Как видим из таблицы, коэффициент корреляции фондовооруженности (Столбец 2) и энерговооруженности (Столбец 1) составляет 0,92, что соответствует очень сильной взаимосвязи. Между производительностью труда (Столбец 3) и энерговооруженностью (Столбец 1) данный показатель равен 0,72, что является высокой степенью зависимости. Коэффициент корреляции между производительностью труда (Столбец 3) и фондовооруженностью (Столбец 2) равен 0,88, что тоже соответствует высокой степени зависимости. Таким образом, можно сказать, что зависимость между всеми изучаемыми факторами прослеживается довольно сильная.

Как видим, пакет «Анализ данных» в Экселе представляет собой очень удобный и довольно легкий в обращении инструмент для определения множественного коэффициента корреляции. С его же помощью можно производить расчет и обычной корреляции между двумя факторами.

Еще статьи по данной теме:

Помогла ли Вам статья?

Корреляционный анализ – это распространённый метод исследования, применяемый для определения уровня зависимости 1-й величины от 2-й. В табличном процессоре есть особый инструмент, который позволяет реализовать данный тип исследования.

Содержание

  1. Суть корреляционного анализа
  2. Назначение корреляционного анализа
  3. Расчет коэффициента корреляции
  4. Способ 1: определение корреляции через Мастер функций
  5. Способ 2: вычисление корреляции с помощью Пакета анализа
  6. Определение и вычисление множественного коэффициента корреляции в MS Excel
  7. Коэффициент парной корреляции в Excel
  8. Расчет коэффициента парной корреляции в Excel
  9. Матрица парных коэффициентов корреляции в Excel
  10. Функция КОРРЕЛ для определения взаимосвязи и корреляции в Excel
  11. Примеры использования функции КОРРЕЛ в Excel
  12. Определение коэффициента корреляции влияния действий на результат
  13. Анализ популярности контента по корреляции просмотров и репостов видео
  14. Особенности использования функции КОРРЕЛ в Excel
  15. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции
  16. Заключение

Суть корреляционного анализа

Он необходим для определения зависимости между двумя разными величинами. Иными словами, происходит выявление того, в какую сторону (меньшую/большую) меняется величина в зависимости от изменений второй.

Назначение корреляционного анализа

Зависимость устанавливается тогда, когда начинается выявление коэффициента корреляции. Этот метод отличается от анализа регрессии, так как здесь только один показатель, рассчитываемый при помощи корреляции. Интервал изменяется от +1 до -1. Если она плюсовая, то повышение первой величины способствует повышению 2-й. Если минусовая, то повышение 1-й величины способствует понижению 2-й. Чем выше коэффициент, тем сильнее одна величина влияет на 2-ю.

Важно! При 0-м коэффициенте зависимости между величинами нет.

Расчет коэффициента корреляции

Разберем расчёт на нескольких образцах. К примеру, есть табличные данные, где по месяцам описаны в отдельных столбцах траты на рекламное продвижение и объём продаж. Исходя из таблицы, будем выяснять уровень зависимости объема продаж от денег, затраченных на рекламное продвижение.

Способ 1: определение корреляции через Мастер функций

КОРРЕЛ – функция, позволяющая реализовать корреляционный анализ. Общий вид — КОРРЕЛ(массив1;массив2). Подробная инструкция:

  1. Необходимо произвести выделение ячейки, в которой планируется выводить итог расчета. Нажать «Вставить функцию», находящуюся слева от текстового поля для ввода формулы.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

1
  1. Открывается «Мастер функций». Здесь необходимо найти КОРРЕЛ, кликнуть на нее, затем на «ОК».

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

2
  1. Открылось окошко аргументов. В строку «Массив1» необходимо ввести координаты интервалы 1-го из значений. В рассматриваемом примере — это столбец «Величина продаж». Нужно просто произвести выделение всех ячеек, которые находятся в этой колонке. В строку «Массив2» аналогично необходимо добавить координаты второй колонки. В рассматриваемом примере — это столбец «Затраты на рекламу».

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

3
  1. После введения всех диапазонов кликаем на кнопку «ОК».

Коэффициент отобразился в той ячейке, которая была указана в начале наших действий. Полученный результат 0,97. Этот показатель отображает высокую зависимость первой величины от второй.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

4

Способ 2: вычисление корреляции с помощью Пакета анализа

Существует еще один метод определения корреляции. Здесь используется одна из функций, находящаяся в пакете анализа. Перед ее использованием нужно провести активацию инструмента. Подробная инструкция:

  1. Переходим в раздел «Файл».

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

5
  1. Открылось новое окошко, в котором нужно кликнуть на раздел «Параметры».
  2. Жмём на «Надстройки».
  3. Находим в нижней части элемент «Управление». Здесь необходимо выбрать из контекстного меню «Надстройки Excel» и кликнуть «ОК».

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

6
  1. Открылось специальное окно надстроек. Ставим галочку рядом с элементом «Пакет анализа». Кликаем «ОК».
  2. Активация прошла успешно. Теперь переходим в «Данные». Появился блок «Анализ», в котором необходимо кликнуть «Анализ данных».
  3. В новом появившемся окошке выбираем элемент «Корреляция» и жмем на «ОК».

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

7
  1. На экране появилось окошко настроек анализа. В строчку «Входной интервал» необходимо ввести диапазон абсолютно всех колонок, принимающих участие в анализе. В рассматриваемом примере — это столбики «Величина продаж» и «Затраты на рекламу». В настройках отображения вывода изначально выставлен параметр «Новый рабочий лист», что означает показ результатов на другом листе. По желанию можно поменять локацию вывода результата. После проведения всех настроек нажимаем на «ОК».

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

8

Вывелись итоговые показатели. Результат такой же, как и в первом методе – 0,97.

Определение и вычисление множественного коэффициента корреляции в MS Excel

Для выявления уровня зависимости нескольких величин применяются множественные коэффициенты. В дальнейшем итоги сводятся в отдельную табличку, именуемую корреляционной матрицей.

Подробное руководство:

  1. В разделе «Данные» находим уже известный блок «Анализ» и жмем «Анализ данных».

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

9
  1. В отобразившемся окошке жмем на элемент «Корреляция» и кликаем на «ОК».
  2. В строку «Входной интервал» вбиваем интервал по трём или более столбцам исходной таблицы. Диапазон можно ввести вручную или же просто выделить его ЛКМ, и он автоматически отобразится в нужной строчке. В «Группирование» выбираем подходящий способ группировки. В «Параметр вывода» указывает место, в которое будут выведены результаты корреляции. Кликаем «ОК».

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

10
  1. Готово! Построилась матрица корреляции.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

11

Коэффициент парной корреляции в Excel

Разберем, как правильно проводить коэффициент парной корреляции в табличном процессоре Excel.

Расчет коэффициента парной корреляции в Excel

К примеру, у вас есть значения величин х и у.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

12

Х – это зависимая переменна, а у – независимая. Необходимо найти направление и силу связи между этими показателями. Пошаговая инструкция:

  1. Выявим средние показатели величин при помощи функции СРЗНАЧ.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

13
  1. Произведем расчет каждого х и хсредн, у и усредн при помощи оператора «-».

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

14
  1. Производим перемножение вычисленных разностей.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

15
  1. Вычисляем сумму показателей в этом столбце. Числитель – найденный результат.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

16
  1. Посчитаем знаменатели разницы х и х-средн, у и у-средн. Для этого произведем возведение в квадрат.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

17
  1. Используя функцию АВТОСУММА, найдем показатели в полученных столбиках. Производим перемножение. При помощи функции КОРЕНЬ возводим результат в квадрат.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

18
  1. Производим подсчет частного, используя значения знаменателя и числителя.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

19
korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza
20
  1. КОРРЕЛ – интегрированная функция, которая позволяет предотвратить проведение сложнейших расчетов. Заходим в «Мастер функций», выбираем КОРРЕЛ и указываем массивы показателей х и у. Строим график, отображающий полученные значения.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

21

Матрица парных коэффициентов корреляции в Excel

Разберем, как проводить подсчет коэффициентов парных матриц. К примеру, есть матрица из четырех переменных.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

22

Пошаговая инструкция:

  1. Заходим в «Анализ данных», находящийся в блоке «Анализ» вкладки «Данные». В отобразившемся списке выбираем «Корелляция».
  2. Выставляем все необходимые настройки. «Входной интервал» – интервал всех четырех колонок. «Выходной интервал» – место, в котором желаем отобразить итоги. Кликаем на кнопку «ОК».
  3. В выбранном месте построилась матрица корреляции. Каждое пересечение строки и столбца – коэффициенты корреляции. Цифра 1 отображается при совпадающих координатах.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

23

Функция КОРРЕЛ для определения взаимосвязи и корреляции в Excel

КОРРЕЛ – функция, применяемая для подсчета коэффициента корреляции между 2-мя массивами. Разберем на четырех примерах все способности этой функции.

Примеры использования функции КОРРЕЛ в Excel

Первый пример. Есть табличка, в которой расписана информация об усредненных показателях заработной платы работников компании на протяжении одиннадцати лет и курсе $. Необходимо выявить связь между этими 2-умя величинами. Табличка выглядит следующим образом:

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

24

Алгоритм расчёта выглядит следующим образом:

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

25

Отображенный показатель близок к 1. Результат:

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

26

Определение коэффициента корреляции влияния действий на результат

Второй пример. Два претендента обратились за помощью к двум разным агентствам для реализации рекламного продвижения длительностью в пятнадцать суток. Каждые сутки проводился социальный опрос, определяющий степень поддержки каждого претендента. Любой опрошенный мог выбрать одного из двух претендентов или же выступить против всех. Необходимо определить, как сильно повлияло каждое рекламное продвижение на степень поддержки претендентов, какая компания эффективней.

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

27

Используя нижеприведенные формулы, рассчитаем коэффициент корреляции:

  • =КОРРЕЛ(А3:А17;В3:В17).
  • =КОРРЕЛ(А3:А17;С3:С17).

Результаты:

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

28

Из полученных результатов становится понятно, что степень поддержки 1-го претендента повышалась с каждыми сутками проведения рекламного продвижения, следовательно, коэффициент корреляции приближается к 1. При запуске рекламы другой претендент обладал большим числом доверия, и на протяжении 5 дней была положительная динамика. Потом степень доверия понизилась и к пятнадцатым суткам опустилась ниже изначальных показателей. Низкие показатели говорят о том, что рекламное продвижение отрицательно повлияло на поддержку. Не стоит забывать, что на показатели могли повлиять и остальные сопутствующие факторы, не рассматриваемые в табличной форме.

Анализ популярности контента по корреляции просмотров и репостов видео

Третий пример. Человек для продвижения собственных роликов на видеохостинге Ютуб применяет соцсети для рекламирования канала. Он замечает, что существует некая взаимосвязь между числом репостов в соцсетях и количеством просмотров на канале. Можно ли про помощи инструментов табличного процессора произвести прогноз будущих показателей? Необходимо выявить резонность применения уравнения линейной регрессии для прогнозирования числа просмотров видеозаписей в зависимости от количества репостов. Табличка со значениями:

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

29

Теперь необходимо провести определение наличия связи между 2-мя показателями по нижеприведенной формуле:

0,7;ЕСЛИ(КОРРЕЛ(A3:A8;B3:B8)>0,7;»Сильная  прямая зависимость»;»Сильная обратная зависимость»);»Слабая зависимость или ее отсутствие»)’ class=’formula’>

Если полученный коэффициент выше 0,7, то целесообразней применять функцию линейной регрессии. В рассматриваемом примере делаем:

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

30

Теперь производим построение графика:

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

31

Применяем это уравнение, чтобы определить число просматриваний при 200, 500 и 1000 репостов: =9,2937*D4-206,12. Получаем следующие результаты:

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

32

Функция ПРЕДСКАЗ позволяет определить число просмотров в моменте, если было проведено, к примеру, двести пятьдесят репостов. Применяем: 0,7;ПРЕДСКАЗ(D7;B3:B8;A3:A8);»Величины не взаимосвязаны»)’ class=’formula’>. Получаем следующие результаты:

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

33

Особенности использования функции КОРРЕЛ в Excel

Данная функция имеет нижеприведенные особенности:

  1. Не учитываются ячейки пустого типа.
  2. Не учитываются ячейки, в которых находится информация типа Boolean и Text.
  3. Двойное отрицание «—» применяется для учёта логических величин в виде чисел.
  4. Количество ячеек в исследуемых массивах обязаны совпадать, иначе будет выведено сообщение #Н/Д.

Оценка статистической значимости коэффициента корреляции

При проверке значимости корреляционного коэффициента нулевая гипотеза состоит в том, что показатель имеет значение 0, а альтернативная не имеет. Для проверки применяется нижеприведенная формула:

korrelyacionnyj-analiz-v-excel-primer-vypolneniya-korrelyacionnogo-analiza

34

Заключение

Корреляционный анализ в табличном процессоре – это простой и автоматизированный процесс. Для его выполнения необходимо знать всего лишь, где находятся нужные инструменты и как их активировать через настройки программы.

Оцените качество статьи. Нам важно ваше мнение:

2 способа корреляционного анализа в Microsoft Excel

Корреляция в Microsoft Excel

​Смотрите также​ людей. Первый массив​Отсутствие взаимосвязи между значениями​ прямая связь.​Щелкаем левой кнопкой мыши​ весом -0,16285 (это​ показатель уволившихся работников.​ существует прямая взаимосвязь.​ свойства какого-либо объекта.​ ниже начального значения.​ для двух исследуемых​ между двумя факторами.​

​«Параметр вывода»​«Пакет анализа»​

Суть корреляционного анализа

​ зависимость которых друг​.​ ячеек одного из​Корреляционный анализ – популярный​ х — представляет​ y и х3.​Встроенная функция КОРРЕЛ позволяет​ по любой точке​

​ небольшая степень влияния).​ Влияющий фактор –​При увеличении стоимости продукции​массив2 – обязательный аргумент​ Отрицательное значение коэффициента​ массивов данных и​Автор: Максим Тютюшев​следует указать, где​. Затем в правой​ от друга устанавливается.​Открывается окно с параметрами​ значений, зависимость которого​ метод статистического исследования,​ собой возраст курящего,​ Изменения х3 происходят​ избежать сложных расчетов.​ на диаграмме. Потом​ Знак «-» указывает​ заработная плата (х).​ спрос на нее​ (диапазон ячеек либо​ корреляции свидетельствует о​ возвращает соответствующее числовое​В этой статье описаны​ именно будет располагаться​

Расчет коэффициента корреляции

​ части окна кликаем​ На пересечении строк​ корреляционного анализа. В​ следует определить. В​ который используется для​ второй массив y​ хаотично и никак​ Рассчитаем коэффициент парной​ правой. В открывшемся​ на отрицательное влияние:​В Excel существуют встроенные​ уменьшается. То есть,​ массив), элементы которого​

Способ 1: определение корреляции через Мастер функций

​ негативном эффекте кампании.​ значение.​ синтаксис формулы и​ наша корреляционная матрица,​ по кнопке​ и столбцов располагаются​​ отличие от предыдущего​​ нашем случае это​

  1. ​ выявления степени зависимости​ представляет собой количество​ не соотносятся с​ корреляции в Excel​​ меню выбираем «Добавить​​ чем больше зарплата,​ функции, с помощью​

    Переход в мастер функций для корреляции в Microsoft Excel

  2. ​ между ценой и​ характеризуют изменение свойств​ Однако на события​Пример 1. В таблице​​ использование функции​​ в которую выводится​​«OK»​​ соответствующие коэффициенты корреляции.​

    Функция КОРРЕЛ в Мастере функций в Microsoft Excel

  3. ​ способа, в поле​ будут значения в​​ одного показателя от​​ сигарет, выкуренных в​ изменениями y.​ с ее помощью.​ линию тренда».​ тем меньше уволившихся.​ которых можно рассчитать​ покупательной способностью существует​ второго объекта.​ могли оказывать влияние​ Excel содержатся данные​КОРРЕЛ​ результат расчета. Доступны​.​

    ​ Давайте выясним, как​​«Входной интервал»​​ колонке «Величина продаж».​ другого. В Microsoft​ день.​Скачать вычисление коэффициента парной​ Вызываем мастер функций.​Назначаем параметры для линии.​ Что справедливо.​ параметры модели линейной​

    ​ обратная взаимосвязь.​​Примечания 1:​​ различные факторы, например,​

Аргументы функции КОРРЕЛ в Microsoft Excel

​ о курсе доллара​в Microsoft Excel.​ три варианта:​После указанного действия пакет​ можно провести подобный​мы вводим интервал​ Для того, чтобы​ Excel имеется специальный​Выберем ячейку В4 в​ корреляции в Excel​

Результат функции КОРРЕЛ в Microsoft Excel

Способ 2: вычисление корреляции с помощью пакета анализа

​ Находим нужную. Аргументы​ Тип – «Линейная».​​ регрессии. Но быстрее​Регрессионный и корреляционный анализ​Функция КОРРЕЛ не учитывает​ опубликованные компрометирующие материалы.​

  1. ​ и средней зарплате​​Возвращает коэффициент корреляции между​​Новая книга (другой файл);​

    Переход во вкладку Файл в Microsoft Excel

  2. ​ инструментов​ расчет с помощью​​ не каждого столбца​​ внести адрес массива​

    Переход в раздел Параметры в Microsoft Excel

  3. ​ инструмент, предназначенный для​​ которой должен будет​​Для чего нужен такой​

    Переход в надстройки в Microsoft Excel

  4. ​ функции – массив​ Внизу – «Показать​​Корреляционный анализ помогает установить,​​ это сделает надстройка​ – статистические методы​​ в расчетах элементы​​ В связи с​ сотрудников фирмы на​ диапазонами ячеек «массив1″​​Новый лист (при желании​​«Анализ данных»​

    Переход в надстройки Excel в Microsoft Excel

  5. ​ инструментов Excel.​ отдельно, а всех​​ в поле, просто​​ выполнения этого типа​​ посчитаться результат и​​ коэффициент? Для определения​

    Включение пакета анализа в Microsoft Excel

  6. ​ значений y и​ уравнение на диаграмме».​ есть ли между​​ «Пакет анализа».​​ исследования. Это наиболее​ массива или ячейки​ этим полагаться только​ протяжении нескольких лет.​​ и «массив2». Коэффициент​​ в специальном поле​​будет активирован.​​Скачать последнюю версию​ столбцов, которые участвуют​

    Переход в анализ данных в Microsoft Excel

  7. ​ выделяем все ячейки​ анализа. Давайте выясним,​ нажмем кнопку мастер​​ взаимосвязи между наблюдаемыми​​ массив значений х:​​Жмем «Закрыть».​​ показателями в одной​

    Переход в Корреляцию в Microsoft Excel

  8. ​Активируем мощный аналитический инструмент:​ распространенные способы показать​ из выбранного диапазона,​ на значение коэффициента​​ Определить взаимосвязь между​​ корреляции используется для​ можно дать ему​Теперь можно переходить непосредственно​ Excel​ в анализе. В​ с данными в​ как пользоваться данной​ функций fx (SHIFT+F3).​ явлениями и составления​

    ​Покажем значения переменных на​​Теперь стали видны и​​ или двух выборках​Нажимаем кнопку «Офис» и​​ зависимость какого-либо параметра​​ в которых содержатся​ корреляции в данном​ курсом валюты и​ определения взаимосвязи между​ наименование);​ к расчету множественного​Читайте также: Корреляционный анализ​ нашем случае это​ вышеуказанном столбце.​​ функцией.​​В группе Статистические выберем​

    ​ прогнозов.​ графике:​​ данные регрессионного анализа.​​ связь. Например, между​ переходим на вкладку​ от одной или​ данные текстового или​ случае нельзя. То​ средней зарплатой.​ двумя свойствами. Например,​Диапазон на текущем листе.​ коэффициента корреляции. Давайте​ в Экселе​ данные в столбцах​

    ​В поле​Скачать последнюю версию​​ функцию PEARSON.​​Функция ПИРСОН (вводить следует​

Параметры для рассчета корреляции в Microsoft Excel

​Видна сильная связь между​Коэффициент корреляции отражает степень​ временем работы станка​ «Параметры Excel». «Надстройки».​ нескольких независимых переменных.​ логического типов. Пустые​ есть, коэффициент корреляции​Таблица данных:​ можно установить зависимость​Давайте выберем последний вариант.​ на примере представленной​Принято следующим образом определять​ «Затраты на рекламу»​«Массив2»​ Excel​Выделим Массив 1 –​ PEARSON на английском)​

Расчет корреляции в Microsoft Excel

​ y и х,​ взаимосвязи между двумя​ и стоимостью ремонта,​Внизу, под выпадающим списком,​Ниже на конкретных практических​ ячейки также игнорируются.​ не характеризует причинно-наследственную​Формула для расчета:​ между средней температурой​ Переставляем переключатель в​ ниже таблицы показателей​

​ уровень взаимосвязи между​

lumpics.ru

Определение множественного коэффициента корреляции в MS Excel

Корреляционная связь в Microsoft Excel

​ и «Величина продаж».​нужно внести координаты​Предназначение корреляционного анализа сводится​ возраст курящего, затем​ предназначена для вычисления​ т.к. линии идут​ показателями. Всегда принимает​ ценой техники и​ в поле «Управление»​ примерах рассмотрим эти​ Текстовые представления числовых​ связь.​Описание аргументов:​ в помещении и​ положение​ производительности труда, фондовооруженности​ различными показателями, в​Параметр​ второго столбца. У​

​ к выявлению наличия​ Массив 2 –​

​ коэффициента корреляции Пирсона​ практически параллельно друг​

Вычисление множественного коэффициента корреляции

​ значение от -1​ продолжительностью эксплуатации, ростом​ будет надпись «Надстройки​ два очень популярные​ значений учитываются.​

  • ​Пример 3. Владелец канала​B3:B13 – диапазон ячеек,​
  • ​ использованием кондиционера.​«Выходной интервал»​
  • ​ и энерговооруженности на​ зависимости от коэффициента​
  • ​«Группирование»​ нас это затраты​
  • ​ зависимости между различными​ число сигарет, выкуренных​

​ r. Данную функцию​ другу. Взаимосвязь прямая:​ до 1. Если​ и весом детей​

​ Excel» (если ее​ в среде экономистов​Если необходимо учесть логические​ YouTube использует социальную​ в которых хранятся​​КОРРЕЛ(массив1;массив2)​​. В этом случае​ различных предприятиях рассчитаем​​ корреляции:​​оставляем без изменений​ на рекламу. Точно​ факторами. То есть,​ в день.​

Этап 1: активация пакета анализа

​ используют в работе​ растет y –​​ коэффициент расположился около​​ и т.д.​ нет, нажмите на​ анализа. А также​ ИСТИНА или ЛОЖЬ​ сеть для рекламы​ данные о среднем​Аргументы функции КОРРЕЛ описаны​ в соответствующем поле​ множественный коэффициент корреляции​0 – 0,3 –​

  1. ​ –​​ так же, как​​ определяется, влияет ли​Нажмем кнопку ОК и​ в том случае,​ растет х, уменьшается​​ 0, то говорят​​Если связь имеется, то​

    Переход в параметры в Microsoft Excel

  2. ​ флажок справа и​ приведем пример получения​ в качестве числовых​ своих роликов. Он​​ курсе доллара;​​ ниже.​ нужно указать адрес​ указанных факторов.​​ связь отсутствует;​​«По столбцам»​ и в предыдущем​​ уменьшение или увеличение​​ увидим критерий нормального​ когда необходимо отразить​ y – уменьшается​​ об отсутствии связи​​ влечет ли увеличение​ выберите). И кнопка​

    Переход в надстройки в параметрах в Microsoft Excel

  3. ​ результатов при их​​ значений 1 или​​ заметил, что между​C3:C13 – диапазон ячеек​​Массив1​​ диапазона матрицы или​Перемещаемся во вкладку​0,3 – 0,5 –​​, так как у​​ случае, заносим данные​

Установка пакета анализа в Microsoft Excel

​ одного показателя на​ распределения Пирсона в​​ степень линейной зависимости​​ х.​

Этап 2: расчет коэффициента

​ между переменными.​ одного параметра повышение​ «Перейти». Жмем.​ объединении.​ 0 соответственно, можно​ числом просмотров и​ со значениями средней​    — обязательный аргумент. Диапазон​ хотя бы её​«Данные»​

  1. ​ связь слабая;​​ нас группы данных​​ в поле.​ изменение другого.​ ячейке В4.​​ между двумя массивами​​​​Если значение близко к​​ (положительная корреляция) либо​Открывается список доступных надстроек.​

    Запуск пакета анализа в Microsoft Excel

  2. ​Показывает влияние одних значений​ выполнить явное преобразование​​ количеством репостов в​​ зарплаты.​ ячеек со значениями.​ верхнюю левую ячейку.​​. Как видим, на​​0,5 – 0,7 –​ разбиты именно на​​Жмем на кнопку​​Если зависимость установлена, то​Таким образом, по результату​

    Запуск инструмента Корреляция в окне Анализ данных в Microsoft Excel

  3. ​ данных. В Excel​​Корреляционная матрица представляет собой​​ единице (от 0,9,​​ уменьшение (отрицательная) другого.​​ Выбираем «Пакет анализа»​ (самостоятельных, независимых) на​ данных используя двойное​ социальной сети существует​Результат расчетов:​Массив2​ Устанавливаем курсор в​ ленте появился новый​ средняя связь;​ два столбца. Если​«OK»​ определяется коэффициент корреляции.​ вычисления статистическим выводом​ имеется несколько функций​ таблицу, на пересечении​ например), то между​​ Корреляционный анализ помогает​​ и нажимаем ОК.​

    ​ зависимую переменную. К​ отрицание «—».​ некоторая взаимосвязь. Можно​Полученный результат близок к​    — обязательный аргумент. Второй​​ поле и клацаем​​ блок инструментов​0,7 – 0,9 –​​ бы они были​​.​ В отличие от​ эксперимента выявлена отрицательная​ с помощью которых​ строк и столбцов​ наблюдаемыми объектами существует​

    ​ аналитику определиться, можно​​После активации надстройка будет​​ примеру, как зависит​Размерности массив1 и массив2​ ли спрогнозировать виральность​ 1 и свидетельствует​ диапазон ячеек со​ по ячейке на​

    ​«Анализ»​​ высокая;​​ разбиты построчно, то​Как видим, коэффициент корреляции​ регрессионного анализа, это​ зависимость между возрастом​ можно получить такой​ которой находятся коэффициенты​

    • ​ сильная прямая взаимосвязь.​
    • ​ ли по величине​ доступна на вкладке​ количество экономически активного​ или количество ячеек,​
    • ​ контента канала в​

    ​ о сильной прямой​ значениями.​ листе, которую планируем​​. Клацаем по кнопке​​0,9 – 1 –​ тогда следовало бы​ в виде числа​ единственный показатель, который​ и количеством выкуренных​ же результат, однако​ корреляции между соответствующими​ Если коэффициент близок​ одного показателя предсказать​ «Данные».​ населения от числа​ переданных в качестве​ Excel? Определить целесообразность​

    ​ взаимосвязи между исследуемыми​Если аргумент, который является​ сделать верхним левым​​«Анализ данных»​​ очень сильная.​ переставить переключатель в​​ появляется в заранее​​ рассчитывает данный метод​

    Окно корреляция в Microsoft Excel

  4. ​ сигарет в день.​ универсальность и простота​ значениями. Имеет смысл​ к другой крайней​ возможное значение другого.​

Матрица корреляции в Microsoft Excel

Этап 3: анализ полученного результата

​Теперь займемся непосредственно регрессионным​ предприятий, величины заработной​ этих двух аргументов,​ использования уравнения линейной​ величинами. Однако прямо​​ массивом или ссылкой,​​ элементом диапазона вывода​

​, которая располагается в​Если корреляционный коэффициент отрицательный,​​ позицию​​ выбранной нами ячейке.​​ статистического исследования. Коэффициент​​Задача: школьникам были даны​ функции Пирсон делают​ ее строить для​ точке диапазона (-1),​​Коэффициент корреляции обозначается r.​​ анализом.​​ платы и др.​​ должны совпадать. Если​ регрессии для предсказания​ пропорциональной зависимости между​ содержит текст, логические​ данных.​​ нём.​​ то это значит,​​«По строкам»​​ В данном случае​ корреляции варьируется в​ тесты на наглядное​ выбор в ее​ нескольких переменных.​ то между переменными​ Варьируется в пределах​

​Открываем меню инструмента «Анализ​​ параметров. Или: как​​ аргументы содержат разное​ количества просмотров роликов​ ними нет, то​ значения или пустые​После выполнения всех указанных​Открывается окошко, которое носит​ что связь параметров​.​ он равен 0,97,​ диапазоне от +1​

​ и вербальное мышление.​

lumpics.ru

КОРРЕЛ (функция КОРРЕЛ)

​ пользу.​Матрица коэффициентов корреляции в​ имеется сильная обратная​​ от +1 до​​ данных». Выбираем «Регрессия».​

Описание

​ влияют иностранные инвестиции,​ количество точек данных,​ в зависимости от​ есть на увеличение​ ячейки, то такие​ манипуляций остается только​ наименование​ обратная.​В параметрах вывода по​ что является очень​

Синтаксис

​ до -1. При​

​ Измерялось среднее время​Рассмотрим пример расчета корреляции​

  • ​ Excel строится с​​ взаимосвязь. Когда значение​ -1. Классификация корреляционных​

  • ​Откроется меню для выбора​​ цены на энергоресурсы​ например, =КОРРЕЛ({1;2;3};{4;6;8;10}), результатом​ числа репостов.​

Замечания

  • ​ средней зарплаты оказывали​ значения пропускаются; однако​ щелкнуть по кнопке​«Анализ данных»​Для того, чтобы составить​ умолчанию установлен пункт​ высоким признаком зависимости​ наличии положительной корреляции​

  • ​ решения заданий теста​ Пирсона между двумя​ помощью инструмента «Корреляция»​ находится где-то посередине​ связей для разных​

  • ​ входных значений и​ и др. на​ выполнения функции будет​Исходные данные:​ влияние и прочие​ ячейки, которые содержат​«OK»​

  • ​. Выделяем в списке​ корреляционную матрицу в​

    Уравнение

    ​«Новый рабочий лист»​

    x и y

    ​ одной величины от​ увеличение одного показателя​

Пример

​ в секундах. Психолога​ массивами данных при​ из пакета «Анализ​ от 0 до​ сфер будет отличаться.​ параметров вывода (где​ уровень ВВП.​ код ошибки #Н/Д.​Определим наличие взаимосвязи между​ факторы.​ нулевые значения, учитываются.​в правой части​ инструментов, расположенных в​

​ Экселе, используется один​

​, то есть, данные​

​ другой.​

​ способствует увеличению второго.​

​ интересует вопрос: существует​

​ помощи функции PEARSON​

​ данных».​

​ 1 или от​

​ При значении коэффициента​

​ отобразить результат). В​

​Результат анализа позволяет выделять​

​Если один из аргументов​

​ двумя параметрами по​

​​

​Если «массив1» и «массив2″​

​ окошка​

​ нём, наименование​ инструмент, входящий в​ будут выводиться на​

​Кроме того, корреляцию можно​

support.office.com

Функция КОРРЕЛ для определения взаимосвязи и корреляции в Excel

​ При отрицательной корреляции​ ли взаимосвязь между​ в MS EXCEL.​На вкладке «Данные» в​ 0 до -1,​ 0 линейной зависимости​ полях для исходных​

Примеры использования функции КОРРЕЛ в Excel

​ приоритеты. И основываясь​ представляет собой пустой​ формуле:​Пример 2. Два сильных​ имеют различное количество​«Корреляция»​«Корреляция»​ пакет​ другом листе. Можно​

​ вычислить с помощью​

Пример 1.

​ увеличение одного показателя​

КОРРЕЛ.

​ временем решения этих​

  • ​ Первый массив представляет​ группе «Анализ» открываем​ то речь идет​ между выборками не​
  • ​ данных указываем диапазон​ на главных факторах,​ массив или массив​

​0,7;ЕСЛИ(КОРРЕЛ(A3:A8;B3:B8)>0,7;»Сильная прямая зависимость»;»Сильная​

взаимосвязь валюты и зарплаты.

​ кандидата на руководящий​ точек данных, функция​.​. После этого щелкаем​«Анализ данных»​ изменить место, переставив​ одного из инструментов,​ влечет за собой​ задач?​ собой значения температур,​ пакет «Анализ данных»​

​ о слабой связи​

Определение коэффициента корреляции влияния действий на результат

​ существует.​ описываемого параметра (У)​ прогнозировать, планировать развитие​ нулевых значений, функция​ обратная зависимость»);»Слабая зависимость​ пост воспользовались услугами​ КОРРЕЛ возвращает значение​После выполнения последнего действия​ по кнопке​. Он так и​ переключатель. Это может​ который представлен в​ уменьшение другого. Чем​Пример решения: представим исходные​ второй давление в​ (для версии 2007).​ (прямой или обратной).​Рассмотрим, как с помощью​ и влияющего на​ приоритетных направлений, принимать​

​ КОРРЕЛ вернет код​

Пример 2.

​ или ее отсутствие»)’​ двух различных пиар-агентств​

​ ошибки #Н/Д.​

​ Excel строит матрицу​

​«OK»​

  • ​ называется –​ быть текущий лист​ пакете анализа. Но​
  • ​ больше модуль коэффициента​ данные в виде​ определенный летний период.​ Если кнопка недоступна,​ Такую взаимосвязь обычно​

​ средств Excel найти​

Определение коэффициента корреляции.

​ него фактора (Х).​ управленческие решения.​ ошибки #ДЕЛ/0!. Аналогичный​ class=’formula’>​ для запуска предвыборной​Если какой-либо из массивов​ корреляции, заполняя её​в правой части​«Корреляция»​ (тогда вы должны​ прежде нам нужно​ корреляции, тем заметнее​ таблицы:​ Пример заполненной таблицы​ нужно ее добавить​ не учитывают: считается,​ коэффициент корреляции.​ Остальное можно и​Регрессия бывает:​ результат выполнения данной​Если модуль коэффициента корреляции​ компании, которая длилась​ пуст или если​ данными, в указанном​ интерфейса окна.​. Давайте узнаем, как​ будете указать координаты​ этот инструмент активировать.​ изменение одного показателя​Переходим курсором в ячейку​ изображен на рисунке:​ («Параметры Excel» -​ что ее нет.​

Анализ популярности контента по корреляции просмотров и репостов видео

​Для нахождения парных коэффициентов​ не заполнять.​линейной (у = а​ функции будет достигнут​ больше 0,7, считается​ 15 дней. Ежедневно​ «s» (стандартное отклонение)​ пользователем диапазоне.​Открывается окно инструмента​ с помощью него​ ячеек вывода информации)​Переходим во вкладку​ отражается на изменении​ F2. Откроем мастер​Задача следующая: необходимо определить​ «Надстройки»). В списке​Рассмотрим на примере способы​

​ применяется функция КОРРЕЛ.​

Пример 3.

​После нажатия ОК, программа​ + bx);​ в случае, если​

​ рациональным использование функции​ проводился соцопрос независимыми​ их значений равно​Теперь давайте разберемся, как​

​«Корреляция»​ можно вычислить показатели​ или новая рабочая​«Файл»​ второго. При коэффициенте​ функций fx (SHIFT+F3)​ взаимосвязь между температурой​

взаимосвязи.

​ инструментов анализа выбираем​ расчета коэффициента корреляции,​Задача: Определить, есть ли​ отобразит расчеты на​параболической (y = a​

график зависимости.

​ стандартное отклонение распределения​ линейной регрессии (y=ax+b)​ исследователями, которые определяли​ нулю, функция КОРРЕЛ​

​ понимать тот результат,​

​. В поле​

уравнение.

​ множественной корреляции.​ книга (файл).​.​ равном 0 зависимость​ или вводим вручную.​ и давлением за​ «Корреляция».​

​ особенности прямой и​ взаимосвязь между временем​

​ новом листе (можно​

ПРЕДСКАЗ.

​ + bx +​ величин в одном​ для описания связи​ процент поддержки одного​ возвращает значение ошибки​ который мы получили​«Входной интервал»​Сразу нужно сказать, что​Когда все настройки установлены,​В открывшемся окне перемещаемся​ между ними отсутствует​

Особенности использования функции КОРРЕЛ в Excel

​Выберем функцию PEARSON.​ июнь месяц.​

​Нажимаем ОК. Задаем параметры​

​ обратной взаимосвязи между​

  • ​ работы токарного станка​ выбрать интервал для​ cx2);​ из массивов (массив1,​ между двумя величинами.​
  • ​ и второго кандидата.​ #ДЕЛ/0!.​ в процессе обработки​следует внести адрес​ по умолчанию пакет​

​ жмем на кнопку​

  1. ​ в раздел​ полностью.​Выделим мышкой Массив1, затем​Выберем ячейку С17 в​ для анализа данных.​ переменными.​ и стоимостью его​ отображения на текущем​экспоненциальной (y = a​ массив2) равно 0​
  2. ​ В данном случае:​ Респонденты могли отдавать​Уравнение для коэффициента корреляции​ данных инструментом​ диапазона таблицы, в​«Анализ данных»​«OK»​«Параметры»​
  3. ​Теперь давайте попробуем посчитать​ Массив 2.​ которой должен будет​ Входной интервал –​Значения показателей x и​ обслуживания.​ листе или назначить​ * exp(bx));​ (нулю).​Построим график зависимости числа​
  4. ​ предпочтение первому, второму​ имеет следующий вид:​«Корреляция»​ котором расположены данные​отключен. Поэтому, прежде​.​.​ коэффициент корреляции на​Нажмем ОК и в​ посчитаться критерий Пирсона​ диапазон ячеек со​ y:​Ставим курсор в любую​ вывод в новую​
  5. ​степенной (y = a*x^b);​Функция КОРРЕЛ производит расчет​ просмотров от количества​расчет коэффициента корреляции по формуле.

​ кандидату или выступать​где​в программе Excel.​ по трем изучаемым​ чем приступить к​Так как место вывода​Далее переходим в пункт​ конкретном примере. Имеем​ ячейке F2 получим​

  1. ​ как результат и​ значениями. Группирование –​Y – независимая переменная,​ ячейку и нажимаем​ книгу).​гиперболической (y = b/x​
  2. ​ коэффициента корреляции по​ репостов, отобразим линию​ против обоих. Определить,​являются средними значениями выборок​Как видим из таблицы,​ факторам: энерговооруженность, фондовооруженность​
  3. ​ процедуре непосредственного вычисления​ результатов анализа было​«Надстройки»​ таблицу, в которой​ критерий согласия Пирсона.​

​ нажмем кнопку мастер​ по столбцам (анализируемые​ x – зависимая.​ кнопку fx.​

  1. ​В первую очередь обращаем​ + a);​ следующей формуле:​ тренда и ее​ насколько влияла каждая​ СРЗНАЧ(массив1) и СРЗНАЧ(массив2).​ коэффициент корреляции фондовооруженности​
  2. ​ и производительность. Можно​ коэффициентов корреляции, нужно​ оставлено по умолчанию,​.​ помесячно расписана в​Величина коэффициента линейной корреляции​

exceltable.com

Корреляционно-регрессионный анализ в Excel: инструкция выполнения

​ функций «fx» или​ данные сгруппированы в​ Необходимо найти силу​В категории «Статистические» выбираем​ внимание на R-квадрат​логарифмической (y = b​Примечание 2: Коэффициент корреляции​

​ уравнение:​ предвыборная кампания на​Скопируйте образец данных из​(Столбец 2​ произвести ручное внесение​ его активировать. К​ мы перемещаемся на​В нижней части следующего​

Регрессионный анализ в Excel

​ отдельных колонках затрата​ Пирсона не может​ комбинацию горячих клавиш​ столбцы). Выходной интервал​ (сильная / слабая)​ функцию КОРРЕЛ.​ и коэффициенты.​ * 1n(x) +​ представляет собой количественную​Используем данное уравнение для​ степень поддержки кандидатов,​ следующей таблицы и​) и энерговооруженности (​

​ координат, но легче​ сожалению, далеко не​ новый лист. Как​ окна в разделе​ на рекламу и​ превышать +1 и​

​ (SHIFT+F3). Откроется мастер​

  • ​ – ссылка на​ и направление (прямая​
  • ​Аргумент «Массив 1» -​R-квадрат – коэффициент детерминации.​ a);​
  • ​ характеристику степени взаимосвязи​ определения количества просмотров​
  • ​ какая из них​
  • ​ вставьте их в​Столбец 1​
  • ​ просто установить курсор​ каждый пользователь знает,​ видим, тут указан​
  • ​«Управление»​ величина продаж. Нам​

​ быть меньше чем​ функций, в поле​ ячейку, с которой​ / обратная) связи​ первый диапазон значений​

​ В нашем примере​показательной (y = a​ между двумя свойствами​ при 200, 500​ оказалась более эффективной?​ ячейку A1 нового​) составляет 0,92, что​

Зарплата сотрудников.

​ в поле и,​ как это делать.​

​ коэффициент корреляции. Естественно,​​переставляем переключатель в​​ предстоит выяснить степень​​ -1. Эти два​​ Категория необходимо выбрать​​ начнется построение матрицы.​​ между ними. Формула​​ – время работы​​ – 0,755, или​​ * b^x).​​ объектов. Этот коэффициент​

​ и 1000 репостов:​Исходные данные:​ листа Excel. Чтобы​ соответствует очень сильной​

​ зажав левую кнопку​ Поэтому мы остановимся​ он тот же,​ позицию​ зависимости количества продаж​

​ числа +1 и​ «Статистические». В списке​ Размер диапазона определится​ коэффициента корреляции выглядит​ станка: А2:А14.​ 75,5%. Это означает,​Рассмотрим на примере построение​

​ может принимать значения​

  1. ​=9,2937*D4-206,12​Произведем расчет коэффициентов корреляции​ отобразить результаты формул,​Надстройки.
  2. ​ взаимосвязи. Между производительностью​ мыши, выделить соответствующую​ на данном вопросе.​ что и при​«Надстройки Excel»​ от суммы денежных​ -1 – являются​ статистических функций выбрать​Управление.
  3. ​ автоматически.​ так:​Аргумент «Массив 2» -​

Пакет анализа.

​ что расчетные параметры​ регрессионной модели в​ из диапазона от​

Анализ данных.

​Полученные результаты:​ с помощью формул:​

  1. ​ выделите их и​ труда (​Регрессия.
  2. ​ область таблицы. После​Переходим во вкладку​ использовании первого способа​, если он находится​ средств, которая была​ границами для коэффициента​ PEARSON и нажать​После нажатия ОК в​Чтобы упростить ее понимание,​ второй диапазон значений​ модели на 75,5%​Параметры регрессии.
  3. ​ Excel и интерпретацию​ -1 до 1,​Аналогичное уравнение использует функция​=КОРРЕЛ(A3:A17;B3:B17)​ нажмите клавишу F2,​Столбец 3​ этого адрес диапазона​«Файл»​

Результат анализа регрессии.

​ – 0,97. Это​ в другом положении.​ потрачена на рекламу.​

​ корреляции. Когда при​ Ok:​ выходном диапазоне появляется​ разобьем на несколько​ – стоимость ремонта:​ объясняют зависимость между​ результатов. Возьмем линейный​ при этом:​ ПРЕДСКАЗ. То есть,​=КОРРЕЛ(A3:A17;C3:C17)​ а затем — клавишу​) и энерговооруженностью (​ будет отображен в​. В левом вертикальном​ объясняется тем, что​ Жмем на кнопку​Одним из способов, с​

​ расчете получается величина​В меню аргументов выбрать​ корреляционная матрица. На​ несложных элементов.​ В2:В14. Жмем ОК.​ изучаемыми параметрами. Чем​ тип регрессии.​Если значение коэффициента приближается​ чтобы найти количество​Описание аргументов:​

​ ВВОД. При необходимости​Столбец 1​ поле окна​ меню окна, которое​ оба варианта выполняют​«OK»​ помощью которого можно​ большая +1 или​ Массив 1, в​ пересечении строк и​Найдем средние значения переменных,​Чтобы определить тип связи,​ выше коэффициент детерминации,​Задача. На 6 предприятиях​

​ к 1 или​

Корреляционный анализ в Excel

​ просмотров в случае,​A3:A17 – массив ячеек,​ измените ширину столбцов,​) данный показатель равен​«Корреляция»​ откроется после этого,​ одни и те​.​ провести корреляционный анализ,​ меньшая -1 –​ примере это утренняя​

​ столбцов – коэффициенты​ используя функцию СРЗНАЧ:​ нужно посмотреть абсолютное​ тем качественнее модель.​ была проанализирована среднемесячная​ -1, между двумя​ если было сделано,​ содержащий номера дней​ чтобы видеть все​ 0,72, что является​

​.​ щелкаем по пункту​ же вычисления, просто​В окне надстроек устанавливаем​ является использование функции​ следовательно, произошла ошибка​ температура воздуха, а​ корреляции. Если координаты​Посчитаем разницу каждого y​ число коэффициента (для​

​ Хорошо – выше​ заработная плата и​ исследуемыми свойствами существует​

​ например, 250 репостов,​ предвыборной кампании;​

​ данные.​ высокой степенью зависимости.​Так как у нас​«Параметры»​ произвести их можно​

Время и стоимость.

​ галочку около пункта​ КОРРЕЛ. Сама функция​ в вычислениях.​

  1. ​ затем массив 2​ совпадают, то выводится​
  2. ​ и yсредн., каждого​ каждой сферы деятельности​ 0,8. Плохо –​ количество уволившихся сотрудников.​
  3. ​ сильная прямая или​ можно использовать формулу:​B3:B17 и C3:C17 –​Данные1​

Функция КОРРЕЛ.

​ Коэффициент корреляции между​ факторы разбиты по​.​ разными способами.​«Пакет анализа»​

​ имеет общий вид​Если коэффициент корреляции по​ – атмосферное давление.​ значение 1.​ х и хсредн.​ есть своя шкала).​ меньше 0,5 (такой​ Необходимо определить зависимость​

​ обратная взаимосвязи соответственно.​0,7;ПРЕДСКАЗ(D7;B3:B8;A3:A8);»Величины не взаимосвязаны»)’​ диапазон ячеек, содержащие​

Корреляционная матрица.

Корреляционно-регрессионный анализ

​Данные2​ производительностью труда (​ столбцам, а не​

​После запуска окна параметров​

Объем продаж и цена.

  1. ​Как видим, приложение Эксель​. Жмем на кнопку​КОРРЕЛ(массив1;массив2)​ модулю оказывается близким​В результате в ячейке​Между значениями y и​Поле корреляции.
  2. ​ Используем математический оператор​Для корреляционного анализа нескольких​ анализ вряд ли​ числа уволившихся сотрудников​Если значение коэффициента стремится​ class=’formula’>​Добавить линию тренда.
  3. ​ данные о проценте​3​Столбец 3​ по строкам, то​Линейная линия тренда.
  4. ​ посредством его левого​

Линейная корреляция.

​ предлагает сразу два​«OK»​

exceltable.com

Коэффициент парной корреляции в Excel

​.​ к 1, то​ С17 получим коэффициент​ х1 обнаружена сильная​ «-».​ параметров (более 2)​ можно считать резонным).​ от средней зарплаты.​ к 0,5 или​

​Полученный результат:​ поддержки первого и​9​) и фондовооруженностью (​ в параметре​ вертикального меню переходим​ способа корреляционного анализа.​.​Выделяем ячейку, в которой​ это соответствует высокому​ корреляции Пирсона. В​ прямая взаимосвязь. Между​Теперь перемножим найденные разности:​ удобнее применять «Анализ​ В нашем примере​Модель линейной регрессии имеет​ -0,5, два свойства​Коэффициент корреляции – один​ второго кандидатов соответственно.​2​Столбец 2​

Расчет коэффициента корреляции в Excel

​«Группирование»​ в раздел​ Результат вычислений, если​После этого пакет анализа​ должен выводиться результат​

​ уровню связи между​ нашем случае он​

Показатели x и y.

​ х1 и х2​Найдем сумму значений в​ данных» (надстройка «Пакет​ – «неплохо».​ следующий вид:​ слабо прямо или​ из множества статистических​Полученные результаты:​7​

Формула коэффициента корреляции.

​) равен 0,88, что​выставляем переключатель в​«Надстройки»​

  1. ​ вы все сделаете​ активирован. Переходим во​СРЗНАЧ.
  2. ​ расчета. Кликаем по​ переменными.​ отрицательный и приблизительно​ имеется сильная обратная​ данной колонке. Это​Разница.
  3. ​ анализа»). В списке​Умножение разниц.
  4. ​Коэффициент 64,1428 показывает, каким​У = а​ обратно взаимосвязаны друг​Сумма значений.
  5. ​ критериев определения наличия​Как видно, уровень поддержки​4​ тоже соответствует высокой​ позицию​Квадрат.
  6. ​. Там в самом​ правильно, будет полностью​ вкладку​ кнопке​Если же получен знак​ равен -0,14.​АВТОСУММА.
  7. ​ связь. Связь со​ и будет числитель.​ нужно выбрать корреляцию​

Частное.

​ будет Y, если​0​

​ с другом соответственно.​ взаимосвязи между двумя​ первого кандидата увеличивался​12​ степени зависимости. Таким​«По столбцам»​ низу правой части​ идентичным. Но, каждый​«Данные»​«Вставить функцию»​

КОРРЕЛ.

​ минус, то большей​Данный показатель -0,14 по​

График.

​ значениями в столбце​Для расчета знаменателя разницы​ и обозначить массив.​ все переменные в​+ а​Если коэффициент корреляции близок​ рядами значений. Для​ с каждым днем​5​

​ образом, можно сказать,​

Матрица парных коэффициентов корреляции в Excel

​. Впрочем, он там​ окна располагается поле​ пользователь может выбрать​. Как видим, тут​, которая размещается слева​ величине одного признака​ Пирсону, который вернула​ х3 практически отсутствует.​

Переменные.

​ y и y-средн.,​ Все.​ рассматриваемой модели будут​1​ к 0 (нулю),​

  1. ​ построения точных статистических​ кампании, поэтому коэффициент​15​ что зависимость между​ уже и так​«Управление»​ более удобный для​ на ленте появляется​ от строки формул.​ соответствует меньшая величина​Анализ данных.
  2. ​ функция, говорит об​Изобразим наглядно корреляционные отношения​ х и х-средн.​Полученные коэффициенты отобразятся в​ равны 0. То​х​ между двумя исследуемыми​ моделей рекомендуется использовать​ корреляции в первом​6​ всеми изучаемыми факторами​ установлен по умолчанию.​. Переставляем переключатель в​Корреляция.
  3. ​ него вариант осуществления​ новый блок инструментов​В списке, который представлен​ другого. Иначе говоря,​ неблагоприятной зависимости температуры​ с помощью графиков.​ Нужно возвести в​ корреляционной матрице. Наподобие​

Пример.

​ есть на значение​1​ свойствами отсутствует прямая​ дополнительные параметры, такие​ случае стремится к​17​ прослеживается довольно сильная.​ Поэтому остается только​

​ нём в позицию​ расчета.​

  1. ​ –​ в окне Мастера​Сильная прямая связь.
  2. ​ при наличии знака​ и давления в​Сильная прямая связь между​ квадрат.​ такой:​ анализируемого параметра влияют​+…+а​ либо обратная взаимосвязи.​ как коэффициент детерминации,​Сильная обратная связь.
  3. ​ единице. На старте​Формула​Как видим, пакет​ проверить правильность его​«Надстройки Excel»​Автор: Максим Тютюшев​

Отсутствие взаимосвязи.

​«Анализ»​ функций, ищем и​

​ минус, увеличению одной​ раннее время суток.​ y и х1.​Находим суммы значений в​На практике эти две​

exceltable.com

Функция ПИРСОН расчета коэффициента корреляции Пирсона в Excel

​ и другие факторы,​к​Примечание 3: Для понимания​ стандартная ошибка и​ кампании второй кандидат​Описание​«Анализ данных»​ расположения.​, если отображен другой​Для определения степени зависимости​. Жмем на кнопку​ выделяем функцию​ переменной (признака, значения)​​Сильная обратная связь между​ полученных колонках (с​ методики часто применяются​ не описанные в​х​

Как работает функция ПИРСОН в Excel?

​ смысла коэффициента корреляции​ другие.​ имел больший процент​Результат​в Экселе представляет​Около пункта​ параметр. После этого​ между несколькими показателями​«Анализ данных»​КОРРЕЛ​ соответствует уменьшение другой​

Пример заполненной таблицы.

​Коэффициент корреляции является самым​ y и х2.​ помощью функции АВТОСУММА).​ вместе.​

Пример решения с функцией ПИРСОН при анализе в Excel

  1. ​ модели.​к​ можно привести два​Функция КОРРЕЛ имеет следующий​ поддержки, и это​=КОРРЕЛ(A2:A6;B2:B6)​ собой очень удобный​«Метки в первой строке»​ клацаем по кнопке​ применяется множественные коэффициенты​, которая расположена в​. Жмем на кнопку​ переменной. Такая зависимость​ удобным показателем сопряженности​Статистические.
  2. ​ Изменения значений происходят​ Перемножаем их. Результат​Пример:​Коэффициент -0,16285 показывает весомость​.​ простых примера:​PEARSON.
  3. ​ синтаксис:​ значение на протяжении​Коэффициент корреляции двух наборов​ и довольно легкий​галочку ставить не​«Перейти…»​коэффициент корреляции Пирсона.

​ корреляции. Их затем​ нем.​«OK»​ носит название обратно​ количественных признаков.​ параллельно друг другу.​

​ возводим в квадрат​

Функция ПИРСОН пошаговая инструкция

​Строим корреляционное поле: «Вставка»​ переменной Х на​Где а – коэффициенты​

​При нагреве вещества количество​=КОРРЕЛ(массив1;массив2)​

​ первых пяти дней​

  1. ​ данных в столбцах​ в обращении инструмент​ обязательно. Поэтому мы​, находящейся справа от​ сводят в отдельную​Открывается список с различными​.​ пропорциональной зависимости. Эти​Задача: Определить линейный коэффициент​В таблице приведены данные.
  2. ​ Но если y​ (функция КОРЕНЬ).​ — «Диаграмма» -​ Y. То есть​ регрессии, х –​
  3. ​ теплоты, содержащееся в​Описание аргументов:​
  4. ​ демонстрировало положительную динамику​ A и B.​ для определения множественного​ пропустим данный параметр,​ указанного поля.​Массив 1 и 2.
  5. ​ таблицу, которая имеет​ вариантами анализа данных.​Открывается окно аргументов функции.​ положения очень важно​распределения Пирсона.

​ корреляции Пирсона.​ растет, х падает.​Осталось посчитать частное (числитель​ «Точечная диаграмма» (дает​ среднемесячная заработная плата​ влияющие переменные, к​

Корреляционный анализ по Пирсону в Excel

​ нем, будет увеличиваться.​массив1 – обязательный аргумент,​ изменений. Однако затем​0,997054486​ коэффициента корреляции. С​ так как он​Происходит запуск небольшого окошка​ название корреляционной матрицы.​ Выбираем пункт​ В поле​

​ четко усвоить для​Пример решения:​ Значения y увеличиваются​

исходные данные в виде таблицы.

  1. ​ и знаменатель уже​ сравнивать пары). Диапазон​ в пределах данной​ – число факторов.​
  2. ​ То есть, между​
  3. ​ содержащий диапазон ячеек​ уровень поддержки стал​ПИРСОН.
  4. ​Функция КОРРЕЛ в Excel​ его же помощью​ не повлияет на​критерий согласия Пирсона.

Интерпретация результата вычисления по Пирсону

​«Надстройки»​ Наименованиями строк и​«Корреляция»​«Массив1»​ правильной интерпретации полученной​В таблице приведены данные​ – значения х​ известны).​ значений – все​ модели влияет на​В нашем примере в​ температурой и количеством​ или массив данных,​ снижаться, и к​

​ используется для расчета​ можно производить расчет​ общий характер расчета.​. Устанавливаем флажок около​ столбцов такой матрицы​. Кликаем по кнопке​

​вводим координаты диапазона​ корреляционной зависимости.​ для группы курящих​ уменьшаются.​Между переменными определяется сильная​ числовые данные таблицы.​ количество уволившихся с​ качестве У выступает​ теплоты (физическая величина)​ которые характеризуют изменения​ 15-му дню упал​ коэффициента корреляции между​ и обычной корреляции​В блоке настроек​ параметра​ являются названия параметров,​

exceltable.com

​«OK»​

Корреляционный анализ – популярный метод статистического исследования, который используется для выявления степени зависимости одного показателя от другого. В Microsoft Excel имеется специальный инструмент, предназначенный для выполнения этого типа анализа. Давайте выясним, как пользоваться данной функцией.

Предназначение корреляционного анализа сводится к выявлению наличия зависимости между различными факторами. То есть, определяется, влияет ли уменьшение или увеличение одного показателя на изменение другого.

Если зависимость установлена, то определяется коэффициент корреляции. В отличие от регрессионного анализа, это единственный показатель, который рассчитывает данный метод статистического исследования. Коэффициент корреляции варьируется в диапазоне от +1 до -1. При наличии положительной корреляции увеличение одного показателя способствует увеличению второго. При отрицательной корреляции увеличение одного показателя влечет за собой уменьшение другого. Чем больше модуль коэффициента корреляции, тем заметнее изменение одного показателя отражается на изменении второго. При коэффициенте равном 0 зависимость между ними отсутствует полностью.

Теперь давайте попробуем посчитать коэффициент корреляции на конкретном примере. Имеем таблицу, в которой помесячно расписана в отдельных колонках затрата на рекламу и величина продаж. Нам предстоит выяснить степень зависимости количества продаж от суммы денежных средств, которая была потрачена на рекламу.

Одним из способов, с помощью которого можно провести корреляционный анализ, является использование функции КОРРЕЛ. Сама функция имеет общий вид КОРРЕЛ(массив1;массив2).

Как видим, коэффициент корреляции в виде числа появляется в заранее выбранной нами ячейке. В данном случае он равен 0,97, что является очень высоким признаком зависимости одной величины от другой.

Кроме того, корреляцию можно вычислить с помощью одного из инструментов, который представлен в пакете анализа. Но прежде нам нужно этот инструмент активировать.

Так как место вывода результатов анализа было оставлено по умолчанию, мы перемещаемся на новый лист. Как видим, тут указан коэффициент корреляции. Естественно, он тот же, что и при использовании первого способа – 0,97. Это объясняется тем, что оба варианта выполняют одни и те же вычисления, просто произвести их можно разными способами.

Как видим, приложение Эксель предлагает сразу два способа корреляционного анализа. Результат вычислений, если вы все сделаете правильно, будет полностью идентичным. Но, каждый пользователь может выбрать более удобный для него вариант осуществления расчета.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Опишите, что у вас не получилось.
Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

​Смотрите также​ корреляции, имея таблицу​ ее строить для​ что ее нет.​ установим минимальное значение​ контроля, анализа. С​ нужно посмотреть абсолютное​ есть на значение​ Влияющий фактор –​Ниже на конкретных практических​КОРРЕЛ(массив1;массив2)​ в новом файле.​

​ результатов анализа было​В окне надстроек устанавливаем​В списке, который представлен​Корреляционный анализ – популярный​ из столбцов Y​ нескольких переменных.​Рассмотрим на примере способы​ 100 000, а​

​ ее помощью выявляется​ число коэффициента (для​ анализируемого параметра влияют​ заработная плата (х).​ примерах рассмотрим эти​Аргументы функции КОРРЕЛ описаны​После того, как все​Открывается небольшое окошко. В​ Эксель. Ставим галочку​ оставлено по умолчанию,​ галочку около пункта​ в окне Мастера​ метод статистического исследования,​ и X. Пробовал​Матрица коэффициентов корреляции в​ расчета коэффициента корреляции,​ максимальное – 200​ зависимость и характер​ каждой сферы деятельности​ и другие факторы,​В Excel существуют встроенные​ два очень популярные​ ниже.​ настройки установлены, жмем​ нём выбираем пункт​

​ около пункта​ мы перемещаемся на​«Пакет анализа»​ функций, ищем и​ который используется для​ строить точечную диаграмму,​ Excel строится с​ особенности прямой и​ 000. Показатели объема​ связи между двумя​ есть своя шкала).​ не описанные в​ функции, с помощью​

​ в среде экономистов​Массив1​ на кнопку​«Регрессия»​«Пакет анализа»​ новый лист. Как​​. Жмем на кнопку​​ выделяем функцию​

​Массив2​Результаты регрессионного анализа выводятся​.​Теперь, когда мы перейдем​ он тот же,​После этого пакет анализа​«OK»​ Excel имеется специальный​ отображались параметры X,​На вкладке «Данные» в​

​ y:​ оси Х –​ вид и тесноту​ данных» (надстройка «Пакет​ Y. То есть​ это сделает надстройка​ объединении.​

РЕАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧ МНОГОМЕРНОГО КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА

С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПАКЕТА MS EXCEL

Проведение корреляционного анализа рассмотрим на примере.

С целью анализа взаимосвязи показателей эффективности производства продукции бы­ли рассмотрены параметры производственно-хозяйственной деятельности 30 предприятий машиностроения.

Необходимо провести анализ взаимосвязи следующих экономических показателей:

Результативный признак:

Y1 производительность труда

Факторные признаки:

Х10фондоотдача;

Х14фондовооруженность труда;

Х15оборачиваемость нормируемых оборотных средств;

X16оборачиваемость ненормируемых оборотных средств.

Исходные данные представлены в файле Коррел. анализ.xls.

Предположим, что рассматриваемые признаки Y1, Х10, Х14, Х15, X16в генеральной совокупности подчиняются нормальному закону распределения, и указанные данные представляют выбор­ку из этой генеральной совокупности. Для решения данной задачи воспользуемся программным продуктом MS EXCEL.

1. Скопируйте в свою папку или на Рабочий стол файл Коррел. анализ.xls с диска U:Общая информацияЭконометрика;

2. Откройте файл Коррел. анализ.xlsиперейдите на лист Задание;

3. Подключите в Excel пакет анализа:

Меню СЕРВИС – Надстройки – Пакет анализа – ОК;

Меню СЕРВИС – Анализ данных – Корреляция – ОК;

4. Укажите следующие параметры диалогового окна «Корреляция»:

1. Входной интервал

Укажите массив исходных показателей, выделив мышкой все значения ис­следуемых переменных (Y1, Х10, Х14, Х15, X16).

2. Группирование

Установите переключатель в положение по столбцам.

Метки в первой строке

Поставьте флажок в опции Метки в первой строке, чтобы добавить во входной диапазон верхнюю строку, содержащую названия переменных, тогда корреляци­онная матрица будет выведена с названиями переменных.

Выходной интервал

Поставьте точку в опции Выходной интервал, затем щелкните мышью в строке напротив надписи Выходной интервал и щелкните мышью в ячейку G1 листа Задание.

После установки указанных параметров нажмите на кнопку ОК.

Получим корреляционную матрицу в следующем виде:

Таблица 1

Y1 X10 Х14 Х15 X16
Y1        
X10 -0,02152      
Х14 0,577299 -0,03604    
Х15 0,334637 0,153663 0,077981  
X16 -0,2042 -0,34832 -0,16676 -0,25017

5. Для дальнейших расчётов необходимо привести корреляционную матрицу к обычному виду, заполнив верхний треугольник таблицы. При этом надо учесть, что матрица парных коэффициентов корреляции является симметричной, и коэффициенты rij = rji. Скопируйте нужные парные коэффициенты корреляции в соответствующие ячейки.

В результате мы получим матрицу парных коэффициентов корреляции размерности 5×5:

Таблица 2

Y1 X10 Х14 Х15 X16
Y1 -0,02152 0,577299 0,334637 -0,2042
X10 -0,02152 -0,03604 0,153663 -0,34832
Х14 0,577299 -0,03604 0,077981 -0,16676
Х15 0,334637 0,153663 0,077981 -0,25017
X16 -0,2042 -0,34832 -0,16676 -0,25017

6. Далее необходимо проверить значимость полученных коэффициентов корреляции, т.е. гипотезу Hо: rij = 0. Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистики для всех ко­эффициентов корреляции по формуле:

Для этого скопируйте предыдущую таблицу и вставьте ее под самой собой, отступив две строки. Удалите из таблицы все числовые данные и установите курсор в ячейку на пересечении переменных Y1 и Х10. Находясь в указанной ячейке, введите в строку формул выражение для записи вышеуказанной формулы в следующем виде:

=(h4/КОРЕНЬ(1-h4*h4))*КОРЕНЬ(49).

При вводе данного выражения необходимо щелкать мышью в ячейку с соответствующим коэффициентом, для которого рассчитывается значение t-статистики, в данном случае в ячейку h4. Введя указанное выражение, нажмите ENTER. Растяните введенную формулу с помощью черного крестика по соседним ячейкам, в результате у вас должна получиться следующая матрица наблюдаемых значений t-статистики:

Таблица 3

tнабл Y1 X10 Х14 Х15 X16
Y1          
X10 -0,15071        
Х14 4,949094 -0,25242      
Х15 2,485769 1,088567 0,547536    
X16 -1,4602 -2,60115 -1,18391 -1,80872  

Мы вычислили наблюдаемые значения t-статистики только для нижнего треугольника таблицы, поскольку матрица парных коэффициентов корреляции является симметричной.

7. Наблюдаемые значения t-статистик необходимо сравнить с критическим значением tкр,найденным для уровня значимости α=0,05 и числа степенен свободы ν=п-2. Для этого используем встроенную функцию Excel ВСТАВКАФункция – Статистические – СТЬЮДРАСПОБР.

Для расчета tкр выделите пустую ячейку, затем вызовите функцию СТЬЮДРАСПОБР,введите в поле Вероятность число 0,05, а в поле Степени_свободы – число 49, поскольку всего мы имеем 51 наблюдение, поэтому ν=п-2=51-2=49. Нажав на кнопку ОК, мы получим следующее значение tкр = 2,009574.

Сравним рассчитанные нами наблюдаемые значения t-статистики с критическим (табличным) и опреде­лим, какие коэффициенты значимы, а какие нет. Коэффициент значим, если его |tнабл| > tкр.

8. Отметьте жирным шрифтом в таблице значимые коэффициенты корреляции:

Таблица 4

Матрица парных коэффициентов корреляции исследуемых показателей с выделением зна­чимых коэффициентов (при α=0,05)

Y1 X10 Х14 Х15 X16
Y1 -0,02152 0,577299 0,334637 -0,2042
X10 -0,02152 -0,03604 0,153663 -0,34832
Х14 0,577299 -0,03604 0,077981 -0,16676
Х15 0,334637 0,153663 0,077981 -0,25017
X16 -0,2042 -0,34832 -0,16676 -0,25017

9. Для значимыхпарных коэффициентов корреляции построим с заданной надёжностью γ=0,95 интервальную оценку rmin< r < rтахс помощью Z-преобразования Фишера (см. формулы в лекции). Z’ можно найти, используя функцию Excel:

ВСТАВКА Функция – Статистические – ФИШЕР,в качестве аргумента вводится значение соответствующего выборочного коэффициента корреляции r.

10. Значение tγ рассчитаем, используя функцию Excel: ВСТАВКА – Функция – Статистические – НОРМСТОБР, где в поле Вероятность вводится значение 0,95.

Zmin = ; Zmax=

Для обратного преобразования используем функцию Excel: ВСТАВКА Функция – Статистические –ФИШЕРОБР,где в поле Y вводятсяячейки со значением Zmin, Zmax, т.е. для расчета rminвводим Zmin, а для расчета rтах вводим Zmax.

Расчеты представим в виде следующей таблицы:

Таблица 5

Расчёт доверительных интервалов для парных генеральных коэффициентов корреляции ис­следуемых экономических показателей с надёжностью γ = 0,95

  r Z’ Zmin Zmax rmin rтах
Y1X14 0,577299 0,658403 0,413403 0,903403 0,3913583 0,71795081
Y1X15 0,334637 0,348041 0,103041 0,593041 0,10267786 0,5320792
Х10Х16 -0,34832 -0,36353 -0,60853 -0,11853 -0,5430915 -0,11797801

Таким образом, доверительные интервалы с надёжностью γ = 0,95найдены для всех значимых парных коэффициентов корреляции.

По полученным данным можно сделать следующие выводы:

Между исследуемыми показателями выявлены значимые корреляционные зависимости.

1). Значимая обратная корреляционная взаимосвязь обнаружена между изучаемым при­знаком Х10фондоотдача и факторным признаком X16оборачиваемость ненормируемых оборотных средств.

2). Между производительностью труда (Y1) и фондовооруженностью труда 14) имежду производительно­стью труда (Y1) иоборачиваемостью нормируемых оборотных средств (Х15) существует прямая связь.

3). Наиболее сильная связь существует между результативным признаком производительность труда (Y1) и факторным признаком фондовооруженность труда 14), причем отмеченная связь прямая.

Расчёт частных коэффициентов корреляции. Сравнение частных и парных коэф­фициентов корреляции.

Частные коэффициенты корреляции характеризуют взаимосвязь между двумя выбран­ными переменными при исключении влияния остальных показателей (т.е. характеризуют «чистую» связь только между этими признаками) и важны для понимания взаимодействия всего комплекса показателей, т.к. позволяют определить механизмы усиления-ослабления влияния переменных друг на друга.

Частный коэффициент (k-2)-гo порядка между переменными, например, между Y1 и Х10, равен:

,

где Rij— алгебраическое дополнение элемента rij корреляцион­ной матрицы R, равное , где Mij – минор-определитель матрицы, полученный из матрицы R путем вычеркивания i-той строки и j-го столбца.

11. Для расчета частных коэффициентов корреляции нужно сформировать в Excel соответст­вующие матрицы размерности 4*4.

Например, алгебраическое дополнение R12 рассчитывается путем вычеркивания из нашей корреляционной матрицы первой строки и второго столбца:

Y1 X10 Х14 Х15 X16
Y1 -0,02152 0,577299 0,334637 -0,2042
X10 -0,02152 -0,036036 0,153663 -0,34832
Х14 0,577299 -0,03604 0,077981 -0,16676
Х15 0,334637 0,153663 0,077981 -0,25017
X16 -0,2042 -0,34832 -0,166761 -0,25017
-0,02152 -0,036036 0,153663 -0,34832
0,577299 0,077981 -0,16676
0,334637 0,077981 -0,25017
-0,2042 -0,166761 -0,25017

Аналогично

-0,036036 0,153663 -0,34832
-0,03604 0,077981 -0,16676
0,153663 0,077981 -0,25017
-0,34832 -0,166761 -0,25017
0,577299 0,334637 -0,2042
0,577299 0,077981 -0,16676
0,334637 0,077981 -0,25017
-0,2042 -0,166761 -0,25017

Чтобы найти определители этих матриц используем функцию Excel: ВСТАВКА — Функция — Математические — МОПРЕД(указать в качестве массива соот­ветствующую матрицу переменных). Воспользовавшись функцией получаем:

-(-0,05438)

0,786557

0,528443

Подставив значения в формулу, получаем = — 0,084348

Аналогично проводятся расчеты для всех остальных частных коэффициентов корреляции:

R13=(-1)1+3 * M13 = — 0,42585 R34=(-1)3+4 * M34 = — (-0,1)

R14=(-1)1+4 * M14 = — 0,225305 R35=(-1)3+5 * M35 = 0,063223

R15=(-1)1+5 * M15 = 0,05218 R45=(-1)4+5 * M45 = — (-0,08965)

R23=(-1)2+3 * M23 = — (-0,02282) R33=(-1)3+3 * M33 = 0,702903

R24=(-1)2+4 * M24 = — 0,05483 R44=(-1)4+4 * M44 = 0,551944

R25=(-1)2+5 * M25 = — (-0,18526) R55=(-1)5+5 * M55 = 0,561651

r13/245 = 0,572722 r25/134 = — 0,340055

r14/235 = 0,341947 r34/125 = — 0,160548

r15/234 = — 0,078507 r35/124 = — 0,100622

r23/145 = — 0,037443 r45/123 = — 0,161016

r24/135 = 0,101525

В результате получим матрицу следующего вида:

Таблица 6 Матрица частных коэффициентов корреляции исследуемых экономических показателей

  Y1 X10 Х14 Х15 X16
Y1 — 0,084348 0,572722 0,341947 — 0,078507
X10 — 0,084348 — 0,037443 0,101525 — 0,340055
Х14 0,572722 — 0,037443 — 0,160548 — 0,100622
Х15 0,341947 0,101525 — 0,160548 — 0,161016
X16 — 0,078507 — 0,340055 — 0,100622 — 0,161016

12. Далее необходимо проверить значимость полученных частных коэффициентов корреля­ции. Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистик для всех коэффициентов по формуле:

где l — порядок частного коэффициента корреляции, совпадающий с количеством фиксируе­мых переменных случайных величин (в нашем случае l=3),

n — количество наблюдений.

Построим матрицу наблюдаемых значений t-статистик для всех коэффициентов rij:

Таблица 7

Матрица наблюдаемых значений t-статистик для частных коэффициентов корреляции исследуе­мых экономических показателей

tнабл Y1 X10 Х14 Х15 X16
Y1          
X10 -0,574122        
Х14 4,7385072 -0,254129      
Х15 2,4679682 0,692152 -1,103200    
X16 -0,534109 -2,452522 -0,685933 -1,106502  

Наблюдаемые значения t-статистик необходимо сравнить с критическим значением tкр, най­денным для уровня значимости α=0,05 и числа степеней свободы v=n-l-2.

Для этого используем встроенную статистическую функцию Excel СТЬЮДРАСПОБР,введя в диалоговое окно функции вероятность α=0,05 и число степеней свободы v=n-l-2=51-3-2=46.

13. Сравним расчетные значения с критическим и определим, какие коэффициенты значимы. По­лучим матрицу частных коэффициентов корреляции с выделенными значимыми коэффициента­ми:

Таблица 8

Матрица частных коэффициентов корреляции исследуемых показателей с выделением значи­мых коэффициентов (при α=0,05)

  Y1 X10 Х14 Х15 X16
Y1 -0,084348 0,572722 0,341947 -0,078507
X10 -0,084348 -0,037443 0,101525 -0,34006
Х14 0,572722 -0,037443 -0,160548 -0,100622
Х15 0,341947 0,101525 -0,160548 -0,161016
X16 -0,078507 -0,34006 -0,100622 -0,161016

14.Для значимых частных коэффициентов корреляции построим с заданной надёжностью γ интервальную оценку rmin< r < rтахс помощью Z-преобразования Фишера (см. формулы в лекции). Получим следующий результат:

Таблица 9

Расчёт доверительных интервалов для частных генеральных коэффициентов корреляции иссле­дуемых экономических показателей с надёжностью γ = 0,95

  r Z’ Zmin Zmax rmin rтах
Y1X14 0,572722 0,651564 0,406564 0,896564 0,385551 0,714621
Y1X15 0,341947 0,356296 0,111296 0,601296 0,110838 0,537971
Х10Х16 -0,340055 -0,354155 -0,599155 -0,109155 -0,536448 -0,108723

15. Построим таблицу сравнения выборочных парных и частных коэффициентов корреляции для всех переменных.

Таблица 10

Таблица сравнения выборочных оценок парных и частных коэффициентов корреляции исследуе­мых показателей с выделением значимых коэффициентов (при α=0,05)

Между
переменными
Коэффициент корреляции
парный частный
Y1X10 -0,0215248 -0,084348
Y1X14 0,5772995 0,572722
Y1X15 0,3346368 0,341947
Y1X16 -0,2042044 -0,078507
Х10Х14 -0,03604 -0,037443
Х10Х15 0,153663 0,101525
Х10Х16 -0,34832 -0,34006
Х14Х15 0,077981 -0,160548
Х14Х16 -0,166761 -0,100622
Х15Х16 -0,25017 -0,161016

По полученным данным можно сделать следующие выводы:

1. Значимые корреляционные зависимости, полученные на этапе расчёта парных коэффициентов корреляции, подтвердились и при вычислении частных коэффициентов корреляции. При этом выявлены следующие механизмы воздействия переменных друг на друга: наиболее тесная связь наблюдается между изучаемым признаком Y1 производительность труда и факторными признаками Х14фондовооруженность труда и Х15оборачиваемость нормируемых оборотных средств (прямые зависимости) и между факторными признаками Х10фондоотдача и X16оборачиваемость ненормируемых оборотных средств(обратная зависимость).

2. Воздействие других переменных, что характерно для частного коэффициента корреляции (для парного коэффициента корреляции рассматриваются только две переменные без прочих посторонних), несколько ослабляет положительную взаимосвязь между производительностью труда (Y1) и фондовооруженностью труда 14), т.к. величина частного коэффициент корреляции ry1x14/x10x15x16 = 0,573 меньше величины парного коэффициента корреляции ry1x14 = 0,577.

3. Аналогичная ситуация наблюдается и для обратной связи между фондоотдачей (Х10) и
оборачиваемостью ненормируемых оборотных средств (X16) — при исключении воздействия других
переменных абсолютная величина (взятая по модулю) парного коэффициент корреляции превышает абсолютное
значение частного коэффициента корреляции.

4. Для связи между производительностью труда (Y1) и оборачиваемостью нормируемых оборотных средств 15) характерна об­ратная ситуация: воздействие других переменных усиливает эту взаимосвязь (величина част­ного коэффициента корреляции больше величины парного коэффициента корреляции).

5. Наиболее сильная связь, выявленная на этапе расчёта парных коэффициентов корреляции,
между производительностью труда (Y1) и фондовооруженностью труда 14) остаёт­ся наиболее тесной и значимой и при расчете частных коэффициентов корреляции. Направление связи между данными показателями, как и в случаях с двумя другими значимыми коэффициентами, совпадает для парных и частных коэффициентов корреляции.

Расчёт множественных коэффициентов корреляции

Множественные коэффициенты корреляции служат мерой связи одной переменной с совме­стным действием всех остальных показателей.

16.Вычислим точечные оценки множественных коэффициентов корреляции. Множествен­ный коэффициент корреляции, например, для 1-го показателя Y1 вычисляется по формуле:

где |R| определитель корреляционной матрицы R;

Rijалгебраическое дополнение элемента rij корреляцион­ной матрицы R.

Все алгебраические дополнения Rij были найдены ранее, на этапе расчёта частных коэф­фициентов корреляции, поэтому осталось вычислить только определитель самой корреляцион­ной матрицы.

Чтобы найти определитель корреляционной матрицы, воспользуемся встроенной математи­ческой функцией Excel МОПРЕД.Получим |R|= 0,453494.

Подставляя полученное значение определителя в формулу, получаем значения множественных коэффициентов корреляции:

= 0,650726

= 0,376603

= 0,595674

= 0,422338

= 0,438828

Множественный коэффициент детерминации получается возведением коэффициента корре­ляции в квадрат.

17. Проверим значимость полученных множественных коэффициентов корреляции и детерми­нации. Проверка осуществляется с помощью F-критерия:

где k — количество рассматриваемых факторов (в нашем случае k = 5),

п — количество наблюдений.

Произведя расчёты, получим следующую таблицу:

Таблица 11

Множественные коэффициенты корреляции и детерминации исследуемых показателей с выде­лением значимых коэффициентов (на уровне значимости α = 0,05)

Множественный коэффициент корреляции Множественный коэффициент детерминации r2 Значение стати­стики Fнабл
ry1/x10x14x15x16 0,650726 0,42344433 8,44603564
rx10/y1x14x15x16 0,376603 0,14182982 1,90060545
rx14/y1x10x15x16 0,595674 0,35482751 6,32469069
rx15/y1x10x14x16 0,422338 0,17836939 2,49655734
rx16/y1x10x14x15 0,438828 0,19257001 2,74272097

18. Для определения значимости множественных коэффициентов корреляции и детерминации нужно найти критическое значение F-распределения для заданного уровня значимости α и числа степеней свободы числителя v1=k-1 и знаменателя v2=n-k.

Для определения Fкрвоспользуемся встроенной функцией Excel: ВСТАВКА Функция — Статистические — FРАСПОБР,введя в диалоговое окно функции вероятность α = 0,05 и число степеней свободы v1=k-1=5-1=4 и v2=n-k=51-5-46.

Получаем Fкр = 2,574033

Если наблюдаемое значение F-статистики превосходит ее критическое значение, то гипотеза о равенстве нулю соответствующего множественного коэффициента корреляции отвергается.

Следовательно, в рассматриваемом примере значимыми являются множественные коэффициенты корреляции ry1/x10x14x15x16, rx14/y1x10x15x16, rx16/y1x10x14x15. Множественные коэффициенты корреляции rx10/y1x14x15x16 и rx15/y1x10x14x16 являются незначимыми.

Результаты проведенного анализа позволяют сделать следующие выводы:

1.Множественный коэффициент корреляции ry1/x10x14x15x16 = 0,651 значим и имеет достаточно высокое значение, что говорит о том, показатель Y1 производительность труда имеет тесную связь с многомерным массивом факторных признаков Х10фондоотдача, Х14фондовооруженность труда, Х15оборачиваемость нормируемых оборотных средств и X16оборачиваемость ненормируемых оборотных средств. Это даёт ос­нование для проведения дальнейшего регрессионного анализа.

2.Множественный коэффициент детерминации ry1/x10x14x15x162 = 0,423 показывает, что 42,3% доли дисперсии Y1 производительности труда, обусловлены изменениями факторных призна­ков.

3.Факторные признаки Х14фондовооруженность труда и X16оборачиваемость ненормируемых оборотных средств, также имеют значимые значения множественных коэффици­ентов корреляции и детерминации, что свидетельствует о их достаточно сильной взаимосвязи с рассматриваемыми признаками. Однако, хотя множественные коэффициенты фактора X16 и значимы, но только 19,3% доли его дисперсии обусловлены изменениями переменных, включённых в рассматриваемую мо­дель, а, соответственно 80,7% его дисперсии обусловлены влиянием других, не включённых в модель факторов.

4.Полученные результаты корреляционного анализа, показавшие, что показатель Y1 производительность труда, имеет тесную связь с многомерным массивом факторных признаков, позволяют пе­рейти ко второму этапу статистического исследования — построению регрессионной модели.


Рекомендуемые страницы:

Воспользуйтесь поиском по сайту:

megalektsii.ru

Как рассчитать коэффициент корреляции в Excel

В сегодняшней статье речь пойдет о том, как переменные могут быть связаны друг с другом. С помощью корреляции мы сможем определить, существует ли связь между первой и второй переменной. Надеюсь, это занятие покажется вам не менее увлекательным, чем предыдущие!

Корреляция измеряет мощность и направление связи между x и y. На рисунке представлены различные типы корреляции в виде графиков рассеяния упорядоченных пар (x, y). По традиции переменная х размещается на горизонтальной оси, а y — на вертикальной.

График А являет собой пример положительной линейной корреляции: при увеличении х также увеличивается у, причем линейно. График В показывает нам пример отрицательной линейной корреляции, на котором при увеличении х у линейно уменьшается. На графике С мы видим отсутствие корреляции между х и у. Эти переменные никоим образом не влияют друг на друга.

Наконец, график D — это пример нелинейных отношений между переменными. По мере увеличения х у сначала уменьшается, потом меняет направление и увеличивается.

Оставшаяся часть статьи посвящена линейным взаимосвязям между зависимой и независимой переменными.

Коэффициент корреляции

Коэффициент корреляции, r, предоставляет нам как силу, так и направление связи между независимой и зависимой переменными. Значения r находятся в диапазоне между — 1.0 и + 1.0. Когда r имеет положительное значение, связь между х и у является положительной (график A на рисунке), а когда значение r отрицательно, связь также отрицательна (график В). Коэффициент корреляции, близкий к нулевому значению, свидетельствует о том, что между х и у связи не существует график С).

Сила связи между х и у определяется близостью коэффициента корреляции к — 1.0 или +- 1.0. Изучите следующий рисунок.

График A показывает идеальную положительную корреляцию между х и у при r = + 1.0. График В — идеальная отрицательная корреляция между х и у при r = — 1.0. Графики С и D — примеры более слабых связей между зависимой и независимой переменными.

Коэффициент корреляции, r, определяет, как силу, так и направление связи между зависимой и независимой переменными. Значения r находятся в диапазоне от — 1.0 (сильная отрицательная связь) до + 1.0 (сильная положительная связь). При r= 0 между переменными х и у нет никакой связи.

Мы можем вычислить фактический коэффициент корреляции с помощью следующего уравнения:

Ну и ну! Я знаю, что выглядит это уравнение как страшное нагромождение непонятных символов, но прежде чем ударяться в панику, давайте применим к нему пример с экзаменационной оценкой. Допустим, я хочу определить, существует ли связь между количеством часов, посвященных студентом изучению статистики, и финальной экзаменационной оценкой. Таблица, представленная ниже, поможет нам разбить это уравнение на несколько несложных вычислений и сделать их более управляемыми.

Как видите, между числом часов, посвященных изучению предмета, и экзаменационной оценкой существует весьма сильная положительная корреляция. Преподаватели будут весьма рады узнать об этом.

Какова выгода устанавливать связь между подобными переменными? Отличный вопрос. Если обнаруживается, что связь существует, мы можем предугадать экзаменационные результаты на основе определенного количества часов, посвященных изучению предмета. Проще говоря, чем сильнее связь, тем точнее будет наше предсказание.

Использование Excel для вычисления коэффициентов корреляции

Я уверен, что, взглянув на эти ужасные вычисления коэффициентов корреляции, вы испытаете истинную радость, узнав, что программа Excel может выполнить за вас всю эту работу с помощью функции КОРРЕЛ со следующими характеристиками:

КОРРЕЛ (массив 1; массив 2),

где:

массив 1 = диапазон данных для первой переменной,

массив 2 = диапазон данных для второй переменной.

Например, на рисунке показана функция КОРРЕЛ, используемая при вычислении коэффициента корреляции для примера с экзаменационной оценкой.

Скачать файл с примером расчета коэффициента корреляции

Вам также могут быть интересны следующие статьи

exceltip.ru

коэффициент корреляции в Excel + формула

Приветствую всех читателей моего блога! Давненько я не писал статей по основам инвестирования. Сегодня хочу рассказать вам таком понятии как корреляция, которая имеет отношение к созданию качественного инвестиционного портфеля и диверсификации ваших вложений.

Если говорить о том, что такое корреляция простыми словами, то это по сути связь между двумя явлениями, выраженными в числовой форме. Например, проанализировав данные по ВВП на душу населения и продолжительности жизни в странах мира, мы невооруженным глазом заметим тенденцию:

Корреляция между ВВП и длительностью жизни — 59%

А благодаря расчёту коэффициента корреляции мы можем узнать силу взаимосвязи в конкретном числовом выражении. Это очень удобно и полезно при анализе данных в самых разных областях науки, в том числе в экономике и инвестировании.

Сегодня я расскажу вам подробнее о том, что такое корреляция простыми словами, без сложных формул и терминов. Также я покажу вам, как правильно и легко рассчитать коэффициент корреляции в Excel и как правильно интерпретировать результаты, чтобы использовать их для составления инвестиционного портфеля.

А чтобы не пропускать следующие статьи блога, подписывайтесь на мой Телеграм-канал! Там же я выкладываю отчёты по инвестициям, сообщаю об обновлениях в моем инвест-портфеле и иногда пишу заметки на интересные темы. Даже чатик инвесторов у нас есть, присоединяйтесь 🙂

Содержание:

Что такое корреляция простыми словами

Не хочу вас сразу грузить формулами и расчётами, об этом поговорим ближе к концу. Давайте сначала разберемся, что по своей сути означает цифра коэффициента корреляции, которую вы можете встретить в какой-нибудь книге или статье.

Значение коэффициента может меняться от -1 до +1:

Если значение близко к единице или минус единице — значит два явления так или иначе сильно взаимосвязаны. Впрочем, причины этого не всегда очевидны — явление А может влиять на явление B, может быть наоборот. Нередко бывает, что существует явление C, которое приводит в движение А и В одновременно. В общем, природа корреляции — это уже второй вопрос, которым должны заниматься исследователи.

Околонулевые значения, в свою очередь, говорят об отсутствии какой-либо зависимости между явлениями. Нет конкретного предела, где заканчивается случайность и начинается взаимосвязь, все зависит от предмета исследования и количества данных. Навскидку, обычно при значениях от -0.3 до 0.3 можно говорить о том, что зависимость отсутствует.

При высокой положительной корреляции вслед за графиком А растёт и график B, и чем выше значение, тем слаженнее оба движутся. Для наглядности, вот как выглядит корреляция +1:

Движения графиков полностью повторяют друг друга, причем это как в случае простого добавления, так и с множителем.

При сильной отрицательной корреляции рост графика А приводит к падению графика B и наоборот. Вот так выглядит корреляция -1:

Движения графиков похожи на зеркальные отражения.

Коэффициент корреляции — удобный инструмент для анализа во многих сферах науки и жизни. Его легко рассчитать в Excel и применить, поэтому самая большая сложность в работе с ним — грамотно подобрать данные для расчёта. Основное правило — чем больше данных, тем лучше. Многие взаимосвязи проявляют себя лишь на длинной дистанции.

Также нужно следить за тем, чтобы найденные корреляции не были ложными.

↑ К СОДЕРЖАНИЮ ↑

Ложные корреляции

Дело в том, что с помощью коэффициента корреляции можно проверить на взаимосвязь любые явления, которые можно выразить в числовом выражении. То есть, реально любые — например количество свадеб в Нью-Йорке и объем импорта нефти в США из Норвегии:

tylervigen.com — если знаете английский, сможете отыскать на сайте
еще больше странных корреляций

Корреляция составила 86%! Действительно ли свадьбы влияют на экспорт нефти? Разумеется, нет — подобная зависимость совершенно случайна. Именно так выглядит ловушка ложной корреляции — она может показать взаимосвязь там, где её на самом деле нет.

Не хочу сильно заострять внимание на этой проблеме, так что если интересно поразбираться — нашел для вас видео, в котором найдете еще несколько примеров странных взаимосвязей и причины их появления:

В общем, на результаты корреляционного анализа есть смысл обращать внимание, когда связь между явлениями уже известна или подозревается. В противном случае это может быть всего лишь число, которое ничего не значит.

↑ К СОДЕРЖАНИЮ ↑

Корреляция и диверсификация

Как знания о корреляции активов могут помочь лучше вкладывать деньги? Думаю, вы все хорошо знакомы с золотым правилом инвестора — не клади все яйца в одну корзину. Речь, естественно, идёт о диверсификации инвестиционных активов в портфеле. Корреляция и диверсификация неразрывно связаны, что понятно даже из названия — английское diversify означает «разнообразить», а как коэффициент корреляции как раз показывает схожесть или различие двух явлений.

Другими словами, инвестировать в финансовые инструменты с высокой корреляцией не очень хорошо. Почему? Все просто — похожие активы плохо диверсифицируются. Вот пример портфеля двух активов с корреляцией +1:

Как видите, график портфеля во всех деталях повторяет графики каждого из активов — рост и падение обоих активов синхронны. Диверсификация в теории должна снижать инвестиционные риски за счёт того, что убытки одного актива перекрываются за счёт прибыли другого, но здесь этого не происходит совершенно. Все показатели просто усредняются:

Портфель даёт небольшой выигрыш в снижении рисков — но только по сравнению с более доходным Активом 1. А так, никаких преимуществ по сути нет, нам лучше просто вложить все деньги в Актив 1 и не париться.

А вот пример портфеля двух активов с корреляцией близкой к 0:

Где-то графики следуют друг за другом, где-то в противоположных направлениях, какой-либо однозначной связи не наблюдается. И вот здесь диверсификация уже работает:

Мы видим заметное снижение СКО, а значит портфель будет менее волатильным и более стабильно расти. Также видим небольшое снижение максимальной просадки, особенно если сравнивать с Активом 1. Инвестиционные инструменты без корреляции достаточно часто встречаются и из них имеет смысл составлять портфель.

Впрочем, это не предел. Наиболее эффективный инвестиционный портфель можно получить, используя активы с корреляцией -1:

Уже знакомое вам «зеркало» позволяет довести показатели риска портфеля до минимальных:

Несмотря на то, что каждый из активов обладает определенным риском, портфель получился фактически безрисковым. Какая-то магия, не правда ли? Очень жаль, но на практике такого не бывает, иначе инвестирование было бы слишком лёгким занятием.

↑ К СОДЕРЖАНИЮ ↑

Коэффициент корреляции и ПАММ-счета

С расчётом корреляции я как студент экономического ВУЗа познакомился еще на втором курсе. Тем не менее, долгое время недооценивал важность расчёта корреляции именно для подбора ПАММ-портфеля. 2018 год очень четко показал, что ПАММ-счета с похожими стратегиями в случае кризиса могут вести себя очень похоже.

Случилось так, что с середины года отказала не просто одна стратегия управляющего, а большинство торговых систем, завязанных на активные движения валютной пары EUR/USD:

Рынок был для каждого управляющего по-своему неблагоприятным, но присутствие их всех в портфеле привело к большой просадке. Совпадение? Не совсем, ведь это были ПАММ-счета с похожими элементами в торговых стратегиях. Без опыта торговли на рынке Форекс может быть сложно понять, как это работает, но по корреляционной таблице степень взаимосвязи видна и так:

Мы ранее рассматривали корреляцию вплоть до +1, но как видите на практике даже совпадение в районе 20-30% уже говорит о некоторой схожести ПАММ-счетов и, как следствие, результатов торговли.

Чтобы снизить шансы на повторение ситуации, как в 2018 году, я считаю в портфель стоит подбирать ПАММ-счета с низкой взаимной корреляцией. По сути, нам нужны уникальные стратегии с разными подходами и разными валютными парами для торговли. На практике, конечно, сложнее подобрать прибыльные счета с уникальными стратегиями, но если хорошо покопаться в рейтинге ПАММ-счетов, то все возможно. К тому же, низкая взаимная корреляция снижает требования для диверсификации, 5-6 счетов вполне хватит.

Пару слов о расчёте коэффициента корреляции для ПАММ-счетов. Достать сами данные относительно несложно, в Альпари прямо с сайта, для остальных площадок через сайт investflow.ru. Однако с ними нужно сделать небольшие преобразования.

Данные о прибыльности ПАММов изначально хранятся в формате накопленной доходности, нам это не подходит. Корреляция стандартных графиков доходности двух прибыльных ПАММ-счетов всегда будет очень высокой, просто потому что они все движутся в правый верхний угол:

У всех счетов положительная корреляция от 0.5 и выше за редким исключением, так мы ничего не поймем. Реальное сходство стратегий ПАММ-счетов можно увидеть только по дневным доходностям. Рассчитать их не особо сложно, если знаете нужные формулы доходности. Если прибыль или убыток двух ПАММ-счетов совпадают по дням и по процентам, высока вероятность что их стратегии имеют общие элементы — и коэффициент корреляции нам это покажет:

Как видите, некоторые корреляции стали нулевыми, а некоторые остались на высоком уровне. Мы теперь видим, какие ПАММ-счета действительно похожи между собой, а какие не имеют ничего общего.

↑ К СОДЕРЖАНИЮ ↑

Коэффициент корреляции в Excel и формула расчёта

Вероятно, вас интересует, как самостоятельно рассчитать корреляцию двух инвестиционных активов. До изобретения компьютеров приходилось делать это вручную, для чего использовалась вот такая формула коэффициента корреляции:

  • Rxy — коэффициент корреляции;
  • COVxy — ковариация переменных X и Y;
  • σX, σY — стандартное отклонение переменных X и Y
  • X и Y с чертой — среднее значение Х и Y

Кстати, студентам на экзамене до сих пор компьютеров не выдают, хоть калькулятор можно и на том спасибо. Как вы понимаете, занятие все равно трудоёмкое 🙂

Профессиональному инвестору может понадобиться рассчитать сотни корреляций, так что вариант по формуле не подходит. Естественно, эта задача уже давно автоматизирована, и, как по мне, проще всего рассчитать коэффициент корреляции в Excel.

Чтобы далеко за примером не ходить, давайте рассчитаем корреляцию двух популярных ПАММ-счетов Lucky Pound и Hohla EUR. Они находятся на площадке компании Alpari, а значит мы можем скачать историю доходности прямо с сайта:

Далее нам надо скопировать историю доходности в один файл, для удобства. Для точного расчета корреляции в Excel нам в принципе хватит и двух лет истории, располагаем данные так:

Теперь, как я уже писал выше, для ПАММ-счетов (и для многих других инвестиционных инструментов) надо рассчитать дневные доходности:

А дальше все просто — используется встроенная формула коэффицента корреляции в Excel =КОРРЕЛ():

Получили значение 0.12, а значит стратегии ПАММ-счетов практически не имеют ничего общего. Это хорошо для диверсификации, так что можно добавлять обоих в инвестиционный портфель.

При желании, можно сделать табличку на весь ваш портфель. Тогда если у вас появится новый вариант для инвестирования, вы сможете сразу сравнить его с каждым активом и увидеть, есть ли нежелательные корреляции.

↑ К СОДЕРЖАНИЮ ↑

На этом всё! Мне понравилось работать над этой темой и статья получилась неплохой. Если вы согласны с этим, сделайте доброе дело и поделитесь ссылочкой с друзьями и коллегами 🙂

Ну а я пошел делать следующую статью. Есть еще одна интересная тема по основам инвестирования, которую я хочу подробно обсудить… Будет обидно, если пропустите, так что подписывайтесь на обновления блога по почте или через соцсети 🙂

До встречи и успешных вам инвестиций!

Автор: Александр Дюбченко (добавляйтесь в друзья Вконтакте и на Facebook). С 2016 года веду блог об инвестировании в Интернете, изучаю инвестиции в ПАММ-счета, акции, криптовалюты, драгоценные металлы, валютный рынок. Также разрабатываю вспомогательные инструменты для инвесторов на основе MS Excel. Всегда готов ответить на любые ваши вопросы.

webinvestor.pro

3.1.2. Коэффициент множественный корреляции

Для
определения связи между несколькими
переменными используется множественный
коэффициент корреляции.

Если
переменных три: x1,х2иy. То влияниех1их2наyвычисляется по формуле:

,
где под корнем стоят парные линейныекоэффициенты корреляции.

В общем
случае, когда объясняющих переменных
более двух коэффициент множественной
корреляции рассчитывают по формуле:

,
где- определитель
матрицы вида

аyалгебраическое дополнение к 0:

.

Лабораторная работа № 3.1. Вычисление коэффициентов корреляции в Excel 97

Задача.Предположим, что застройщик оценивает
стоимость группы небольших офисных
зданий в традиционном деловом районе.
Застройщик может использовать
корреляционный анализ для установления
связи между выбранными переменными.

Переменная Смысл
переменной

y Оценочная
цена здания под офис, тыс. $;

x1 Общая
площадь в квадратных метрах;

x2 Количество
офисов;

x3 Количество
входов;

x4 Время
эксплуатации здания в годах.

В этом
примере предполагается, что существует
линейная зависимость между каждой
независимой переменной (x1, x2, x3 и x4) и
зависимой переменной (y), то есть ценой
здания под офис в данном районе.

Застройщик
наугад выбирает 11 зданий из имеющихся
1500 и получает следующие данные.

х1

х2

х3

х4

у

2310

2

2

20

142

2333

2

2

12

144

2356

3

1,5

33

151

2379

3

2

43

150

2402

2

3

53

139

2425

4

2

23

169

2448

2

1,5

99

126

2471

2

2

34

142

2494

3

3

23

163

2517

4

4

55

169

2540

2

3

22

149

«Пол-входа»
(1/2) означает вход только для доставки
корреспонденции.

Необходимо
установить степень тесноты связи между
объясняющими переменными и объясняемыми.

Выполнение

Для
вычисления коэффициента корреляции
между двумя наборами данных на листе
используется статистическая функция
КОРРЕЛ()или методКорреляцияиз Пакета анализа.

Заполним
данными диапазон A1:E12.

  1. Для
    нахождения парной регрессии (например,
    между площадью и ценой) используем
    функцию КОРРЕЛ(), указав в окне диалога
    диапазоны A2:A12
    иE2:E12.
    Полученное значение 0,32 свидетельствует
    о наличии слабой линейной связи между
    выбранными переменными.

  2. Чтобы
    найти коэффициенты корреляции между
    всеми парами переменных воспользуемся
    средством Корреляцияиз Анализа
    данных. В окне диалога необходимо
    указать входной интервал, наличие меток
    (подписей к данным) в первой строке,
    название листа, на котором будут
    отображены результаты анализа.

х1

х2

х3

х4

у

х1

1

х2

0,22

1

х3

0,62

0,31

1

х4

0,22

-0,05

-0,05

1

у

0,32

0,88

0,51

-0,45

1

Рис. 3.2. Окно
диалога «Корреляция».

После
выполнения анализа из отчета можно
увидеть, что в наибольшей степени цена
дома определяется
количеством офисов в нем
(коэффициент корреляции0,88).
Отрицательно на цене сказывается возраст
дома, – чем он больше, тем дом дешевле
(коэффициент корреляции
-0,45). Можно также сделать вывод
о существующей линейной зависимости
площади дома и количества входов в него
– коэффициент корреляции0,62.

studfiles.net

Корреляция в Excel: как выполнить вычисление?

«Корреляция» в переводе с латинского обозначает «соотношение», «взаимосвязь». Количественная характеристика взаимосвязи может быть получена при вычислении коэффициента корреляции. Этот популярный в статистических анализах коэффициент показывает, связаны ли какие-либо параметры друг с другом (например, рост и вес; уровень интеллекта и успеваемость; количество травм и продолжительность работы).

Использование корреляции

Вычисление корреляции особенно широко используется в экономике, социологических исследованиях, медицине и биометрии — везде, где можно получить два массива данных, между которыми может обнаружиться связь.

Рассчитать корреляцию можно вручную, выполняя несложные арифметические действия. Однако процесс вычисления оказывается очень трудоемким, если набор данных велик. Особенность метода в том, что он требует сбора большого количества исходных данных, чтобы наиболее точно отобразить, есть ли связь между признаками. Поэтому серьезное использование корреляционного анализа невозможно без применения вычислительной техники. Одной из наиболее популярных и доступных программ для решения этой задачи является Microsoft Office Excel.

Как выполнить корреляцию в Excel?

Самым трудоемким этапом определения корреляции является набор массива данных. Сравниваемые данные располагаются обычно в двух колонках или строчках. Таблицу следует делать без пропусков в ячейках. Современные версии Excel (с 2007 и младше) не требуют установок дополнительных настроек для статистических расчетов; необходимые манипуляции можно сделать в разделе формул:

  1. Выбрать пустую ячейку, в которую будет выведен результат расчетов.
  2. Нажать в главном меню Excel пункт «Формулы».
  3. Среди кнопок, сгруппированных в «Библиотеку функций», выбрать «Другие функции».
  4. В выпадающих списках выбрать функцию расчета корреляции (Статистические — КОРРЕЛ).
  5. В Excel откроется панель «Аргументы функции». «Массив 1» и «Массив 2» — это диапазоны сравниваемых данных. Для автоматического заполнения этих полей можно просто выделить нужные ячейки таблицы.
  6. Нажать «ОК», закрыв окно аргументов функции. В ячейке появится подсчитанный коэффициент корреляции.

Корреляция может быть прямая (если коэффициент больше нуля) и обратная (от -1 до 0).

Первая означает, что при росте одного параметра растет и другой. Обратная (отрицательная) корреляция отражает факт, что при росте одной переменной другая уменьшается.

Корреляция может быть близка к нулю. Это обычно свидетельствует, что исследуемые параметры не связаны друг с другом. Но иногда нулевая корреляция возникает, если сделана неудачная выборка, которая не отразила связь, либо связь имеет сложный нелинейный характер.

Если коэффициент показывает среднюю или сильную взаимосвязь (от ±0,5 до ±0,99), следует помнить, что это лишь статистическая взаимосвязь, которая вовсе не гарантирует влияние одного параметра на другой. Также нельзя исключать ситуации, что оба параметра независимы друг от друга, но на них воздействует какой-нибудь третий неучтенный фактор. Excel помогает моментально вычислить коэффициент корреляции, но обычно только количественных методов недостаточно для установления причинно-следственных связей в соотносимых выборках.

itguides.ru

4

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ В EXCEL

1.1 Корреляционный анализ в MS Excel

Корреляционный анализ состоит в
определении степени связи между двумя
слу­чайными величинами X и Y. В качестве
меры такой связи используется коэффи­циент
корреляции. Коэффициент корреляции
оценивается по выборке объема п связанных
пар наблюдений (xi, yi) из
совместной генеральной совокупности
X и Y. Для оценки степени взаимосвязи
величин X и Y, измеренных в количественных
шкалах, используется коэффи­циент
линейной корреляции
(коэффициент
Пирсона), предполагающий, что выборки
X и Y распределены по нормальному закону.

Коэффициент корреляции изменяется от
-1 (строгая обратная линейная зависимость)
до 1 (строгая прямая пропорцио­нальная
зависимость). При значении 0 линейной
зависимости между двумя вы­борками
нет.

Общая классификация корреляционных
связей (по Ивантер Э.В., Коросову А.В.,
1992):

  • сильная,
    или тесная
    при коэффициенте корреляции r0,70;

  • средняя при
    0,50r0,69;

  • умеренная при
    0,30r0,49;

  • слабая при
    0,20r0,29;

  • очень слабая при r0,19.

Существует несколько типов
коэффициентов корреляции, что зависит
от переменных Х и Y,
которые могут быть измерены в разных
шкалах. Именно этот факт и определяет
выбор соответствующего коэффициента
корреляции (см. табл. 13):

В MS Excel для вычисления парных коэффициентов
линейной корреляции используется
специальная функция КОРРЕЛ (массив1;
массив2),

испытуемых

X

Y

1

19

17

2

32

7

3

33

17

4

44

28

5

28

27

6

35

31

7

39

20

8

39

17

9

44

35

10

44

43

где массив1 – ссылка на диапазон
ячеек первой выборки (X);

массив2 – ссылка на диапазон ячеек
второй выборки (Y).

Пример 1: 10 школьникам были даны
тесты на наглядно-образное и вербальное
мышление. Измерялось среднее время
решения заданий теста в секундах.
Исследователя интересует вопрос:
существует ли вза­имосвязь между
временем решения этих задач? Переменная
X — обозначает среднее время реше­ния
наглядно-образных, а переменная Y—
сред­нее время решения вербальных
заданий тестов.

Решение:
Для выявления степени взаимосвязи,
прежде всего, необходимо ввести данные
в таблицу MS Excel (см. табл., рис. 1). Затем
вычисляется значение коэффициента
корреляции. Для этого курсор установите
в ячейку C1. На панели инструментов
нажмите кнопку Вставка функции (fx).

В появившемся диалоговом окне Мастер
функций выберите ка­тегорию
Статистические и функцию КОРРЕЛ,
после чего нажмите кнопку ОК. Указателем
мыши введите диапазон дан­ных выборки
Х в поле массив1 (А1:А10). В поле массив2
введите диапазон данных выборки У
(В1:В10). Нажмите кнопку ОК. В ячейке С1
появится значение коэффициента
кор­реляции — 0,54119. Далее необходимо
посмотреть на абсолютное число
коэффициента корреляции и определить
тип связи (тесная, слабая, средняя и
т.д.)

Рис. 1. Результаты вычисления коэффициента
корреляции

Таким образом, связь между
временем решения наглядно-образных и
вербальных заданий теста не доказана.

Задание 1. Имеются данные по 20
сельскохозяйственным хозяйствам. Найти
коэффициент корреляции между
величинами урожайности зерновых культур
и качеством земли и оценить его значимость.
Данные приведены в таблице.

Таблица 2. Зависимость урожайности
зерновых культур от качества земли

Номер
хозяйства

Качество
земли, балл

Урожайность,
ц/га

1

32

19,5

2

33

19

3

35

20,5

4

37

21

5

38

20,8

6

39

21,4

7

40

23

8

41

23,3

9

42

24

10

44

24,5

11

45

24,2

12

46

25

13

47

27

14

49

26,8

15

50

27,2

16

52

28

17

54

30

18

55

30,2

19

58

32

20

60

33

Задание 2. Определите,
имеется ли связь между временем работы
спортивного тренажера для фитнеса (тыс.
часов) и стоимость его ремонта (тыс.
руб.):

Время
работа тренажера (тыс. часов)

Стоимость
ремонта (тыс. руб.)

0,50

7,50

0,60

7,75

0,70

7,25

0,80

7,40

0,90

7,90

1,00

8,00

1,10

8,50

1,20

8,40

1,30

8,35

1,40

8,55

1,50

8,70

1,60

9,05

1,70

8,80

1,80

9,10

1,90

9,30

2,00

9,25

2,10

9,45

1.2
Множественная корреляция в MS Excel

При большом числе наблюдений,
когда коэффициенты корреляции необходимо
последовательно вычислять для нескольких
выборок, для удобства полу­чаемые
коэффициенты сводят в таблицы, называемые
корреляционными
матрицами
.

Корреляционная матрица — это
квадратная таблица, в кото­рой на
пересечении соответствующих строк и
столбцов находятся коэффициент корреляции
между соответствующими параметрами.

В MS Excel для вычисления
корреляционных матриц используется
процедура Кор­реляция
из пакета Анализ
данных.
Процедура
позволяет получить корреляционную
матрицу, содержащую коэффициенты
корреляции между различными параметрами.

Для реализации процедуры необходимо:

1. выполнить команду Сервис
Анализ
данных;

2. в появившемся списке
Инструменты анализа
выбрать строку Корреляция
и нажать кнопку ОК;

3. в появившемся диалоговом
окне указать Входной
интервал
, то есть
ввести ссыл­ку на ячейки, содержащие
анализируемые данные. Входной интервал
должен содержать не менее двух столбцов.

4. в разделе Группировка
переключатель установить в соответствии
с введенными данными (по столбцам или
по строкам);

5. указать выходной
интервал,
то есть ввести ссылку на ячейку, начиная
с которой будут показаны результаты
анализа. Размер выходного диапазона
будет определен автоматически, и на
экран будет выведено сообщение в случае
возможного наложения выходного диапазона
на исходные данные. Нажать кнопку ОК.

В
выходной диапазон будет выведена
корреляционная мат­рица, в которой
на пересечении каждых строки и столбца
находится коэффи­циент корреляции
между соответствующими параметрами.
Ячейки выходного диапазона, имеющие
совпадающие координаты строк и столбцов,
содержат зна­чение 1, так как каждый
столбец во входном диапазоне полностью
коррелирует сам с собой

Пример 2.
Имеются ежемесячные данные наблюдений
за состоянием погоды и посещаемостью
музеев и парков (см. табл. 3). Необходимо
определить, существует ли взаимосвязь
между состоянием погоды и посещаемостью
музеев и парков.

Таблица 3. Результаты наблюдений

Число
ясных дней

Количество
посетителей музея

Количество
посетителей парка

8

495

132

14

503

348

20

380

643

25

305

865

20

348

743

15

465

541

Решение.
Для выполнения корреляционного анализа
введите в диапазон A1:G3 исходные данные
(рис. 2). Затем в меню Сервис
выберите пункт Анализ
данных
и далее укажите строку Корреляция.
В появившемся диалоговом окне укажите
Входной интервал
(А2:С7). Укажите, что данные рассматриваются
по столбцам. Укажите выходной диапазон
(Е1) и нажмите кнопку ОК.

На рис. 33 видно, что корреляция
между со­стоянием погоды и посещаемостью
музея равна -0,92, а между состоянием
по­годы и посещаемостью парка — 0,97,
между посещаемостью парка и музея —
0,92.

Таким образом, в результате
анализа выявлены зависимости: сильная
степень об­ратной линейной взаимосвязи
между посещаемостью музея и количеством
сол­нечных дней и практически линейная
(очень сильная прямая) связь между
посещаемостью парка и состоянием погоды.
Между посещаемостью музея и парка
имеется сильная обратная взаимосвязь.

Рис. 2. Результаты вычисления
корреляционной матрицы из примера 2

Задание 3. 10 менеджеров
оценивались по методике экспертных
оценок психологических характеристик
личности руководителя. 15 экспертов
производили оценку каждой психологической
характеристики по пятибальной системе
(см. табл. 4). Психолога интересует вопрос,
в какой взаимосвязи находятся эти
характеристики руководителя между
собой.

Таблица 4. Результаты исследования

Испытуемые п/п

тактичность

требовательность

критичность

1

70

18

36

2

60

17

29

3

70

22

40

4

46

10

12

5

58

16

31

6

69

18

32

7

32

9

13

8

62

18

35

9

46

15

30

10

62

22

36

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #

Корреляционный анализ – популярный метод статистического исследования, который используется для выявления степени зависимости одного показателя от другого. В Microsoft Excel имеется специальный инструмент, предназначенный для выполнения этого типа анализа. Давайте выясним, как пользоваться данной функцией.

Назначение корреляционного анализа

Зависимость устанавливается тогда, когда начинается выявление коэффициента корреляции. Этот метод отличается от анализа регрессии, так как здесь только один показатель, рассчитываемый при помощи корреляции. Интервал изменяется от +1 до -1. Если она плюсовая, то повышение первой величины способствует повышению 2-й. Если минусовая, то повышение 1-й величины способствует понижению 2-й. Чем выше коэффициент, тем сильнее одна величина влияет на 2-ю.

Важно! При 0-м коэффициенте зависимости между величинами нет.

Примеры использования

Рассмотрим несколько задач, чтобы понять принцип работы статистической функции.

Пример 1. В фирме есть бюджет на рекламную кампанию в месяц, а также есть объем продаж продукта, необходимо посчитать зависимость этих величин.

В произвольной ячейке записываете формулу со ссылкой на два диапазона и получаете число.

Результат близок к единице, значит между рекламой и продажами продукта существует сильная прямая зависимость.

Пример 2.

Есть показатели продаж мебели за квартал, а также изменение цены на товар за тот же период времени.

В данном случае коэффициент корреляции стремится к -1, что говорит о сильной обратной зависимости. То есть с увеличением цены товара, продажи падают.

Пример 3.

Имеются затраты на квартиру и еду за три месяца, необходимо вычислить зависимость этих статей расхода друг от друга.

Полученный результат говорит о слабой связи этих категорий.

Расчет коэффициента корреляции

Разберем расчёт на нескольких образцах. К примеру, есть табличные данные, где по месяцам описаны в отдельных столбцах траты на рекламное продвижение и объём продаж. Исходя из таблицы, будем выяснять уровень зависимости объема продаж от денег, затраченных на рекламное продвижение.

Способ 1: определение корреляции через Мастер функций

КОРРЕЛ – функция, позволяющая реализовать корреляционный анализ. Общий вид — КОРРЕЛ(массив1;массив2). Подробная инструкция:

  1. Необходимо произвести выделение ячейки, в которой планируется выводить итог расчета. Нажать «Вставить функцию», находящуюся слева от текстового поля для ввода формулы.

1

  1. Открывается «Мастер функций». Здесь необходимо найти КОРРЕЛ, кликнуть на нее, затем на «ОК».

  1. Открылось окошко аргументов. В строку «Массив1» необходимо ввести координаты интервалы 1-го из значений. В рассматриваемом примере — это столбец «Величина продаж». Нужно просто произвести выделение всех ячеек, которые находятся в этой колонке. В строку «Массив2» аналогично необходимо добавить координаты второй колонки. В рассматриваемом примере — это столбец «Затраты на рекламу».

  1. После введения всех диапазонов кликаем на кнопку «ОК».

Коэффициент отобразился в той ячейке, которая была указана в начале наших действий. Полученный результат 0,97. Этот показатель отображает высокую зависимость первой величины от второй.

Способ 2: вычисление корреляции с помощью Пакета анализа

Существует еще один метод определения корреляции. Здесь используется одна из функций, находящаяся в пакете анализа. Перед ее использованием нужно провести активацию инструмента. Подробная инструкция:

  1. Переходим в раздел «Файл».

  1. Открылось новое окошко, в котором нужно кликнуть на раздел «Параметры».
  2. Жмём на «Надстройки».
  3. Находим в нижней части элемент «Управление». Здесь необходимо выбрать из контекстного меню «Надстройки Excel» и кликнуть «ОК».

  1. Открылось специальное окно надстроек. Ставим галочку рядом с элементом «Пакет анализа». Кликаем «ОК».
  2. Активация прошла успешно. Теперь переходим в «Данные». Появился блок «Анализ», в котором необходимо кликнуть «Анализ данных».
  3. В новом появившемся окошке выбираем элемент «Корреляция» и жмем на «ОК».

  1. На экране появилось окошко настроек анализа. В строчку «Входной интервал» необходимо ввести диапазон абсолютно всех колонок, принимающих участие в анализе. В рассматриваемом примере — это столбики «Величина продаж» и «Затраты на рекламу». В настройках отображения вывода изначально выставлен параметр «Новый рабочий лист», что означает показ результатов на другом листе. По желанию можно поменять локацию вывода результата. После проведения всех настроек нажимаем на «ОК».

Надстройка Пакет анализа

В надстройке Пакет анализа для вычисления ковариации и корреляции имеются одноименные инструменты анализа .

После вызова инструмента появляется диалоговое окно, которое содержит следующие поля:

  • Входной интервал : нужно ввести ссылку на диапазон с исходными данными для 2-х переменных
  • Группирование : как правило, исходные данные вводятся в 2 столбца
  • Метки в первой строке : если установлена галочка, то Входной интервал должен содержать заголовки столбцов. Рекомендуется устанавливать галочку, чтобы результат работы Надстройки содержал информативные столбцы
  • Выходной интервал : диапазон ячеек, куда будут помещены результаты вычислений. Достаточно указать левую верхнюю ячейку этого диапазона.

Надстройка возвращает вычисленные значения корреляции и ковариации (для ковариации также вычисляются дисперсии обоих случайных величин).

Определение и вычисление множественного коэффициента корреляции в MS Excel

Для выявления уровня зависимости нескольких величин применяются множественные коэффициенты. В дальнейшем итоги сводятся в отдельную табличку, именуемую корреляционной матрицей.

Подробное руководство:

  1. В разделе «Данные» находим уже известный блок «Анализ» и жмем «Анализ данных».

  1. В отобразившемся окошке жмем на элемент «Корреляция» и кликаем на «ОК».
  2. В строку «Входной интервал» вбиваем интервал по трём или более столбцам исходной таблицы. Диапазон можно ввести вручную или же просто выделить его ЛКМ, и он автоматически отобразится в нужной строчке. В «Группирование» выбираем подходящий способ группировки. В «Параметр вывода» указывает место, в которое будут выведены результаты корреляции. Кликаем «ОК».

  1. Готово! Построилась матрица корреляции.

PEARSON (функция PEARSON)

​ измените ширину столбцов,​ нулевые значения, учитываются.​в Microsoft Excel.​​ между состоянием по¬годы​

​ посетителей музеяКоличество посетителей​

Описание

​ диапазоне полностью коррелирует​ столбцам или по​ Кор¬реляция из пакета​ Значения y увеличиваются​ начнется построение матрицы.​ корреляции между соответствующими​ известны).​ коэффициента корреляции выглядит​

Синтаксис

​ к другой крайней​

​5​ совпадает, функция PEARSON​

  • ​ индекс в интервале​

    ​ чтобы видеть все​

  • ​Если «массив1» и «массив2″​

    ​Возвращает коэффициент корреляции между​

Замечания

  • ​ и посещаемостью парка​ парка​ сам с собой​ строкам) ;​
  • ​ Анализ данных.. Процедура​ – значения х​ Размер диапазона определится​ значениями. Имеет смысл​Между переменными определяется сильная​ так:​ точке диапазона (-1),​1​
  • ​ возвращает значение ошибки​ от -1,0 до​ данные.​ имеют различное количество​ диапазонами ячеек «массив1″​ — 0,97, между​8495132​
  • ​Рассматривается отдельно каждый​5. указать выходной​ позволяет получить корреляционную​

    ​ уменьшаются.​ автоматически.​ ее строить для​

Пример

​ прямая связь.​Чтобы упростить ее понимание,​ то между переменными​3​ #Н/Д.​ 1,0 включительно, который​Данные1​ точек данных, функция​ и «массив2». Коэффициент​ посещаемостью парка и​14503348​ коэффици¬ент корреляции между​ интервал, то есть​

​ матрицу, содержащую коэффициенты​
​Отсутствие взаимосвязи между значениями​ ​После нажатия ОК в​
​ нескольких переменных.​ ​Встроенная функция КОРРЕЛ позволяет​
​ разобьем на несколько​ ​ имеется сильная обратная​
​5​ ​Коэффициента корреляции Пирсона (r)​
​ отражает степень линейной​ ​Данные2​
​ КОРРЕЛ возвращает значение​ ​ корреляции используется для​
​ музея —​ ​20380643​ ​ соответствующими параметрами. Отметим,​
​ ввести ссылку на​ ​ корреляции между различными​ y и х3.​ выходном диапазоне появляется​ ​Матрица коэффициентов корреляции в​

support.office.com>

Разберем, как правильно проводить коэффициент парной корреляции в табличном процессоре Excel.

Расчет коэффициента парной корреляции в Excel

К примеру, у вас есть значения величин х и у.

12

Х – это зависимая переменна, а у – независимая. Необходимо найти направление и силу связи между этими показателями. Пошаговая инструкция:

  1. Выявим средние показатели величин при помощи функции СРЗНАЧ.

13

  1. Произведем расчет каждого х и хсредн, у и усредн при помощи оператора «-».

  1. Производим перемножение вычисленных разностей.

  1. Вычисляем сумму показателей в этом столбце. Числитель – найденный результат.

16

  1. Посчитаем знаменатели разницы х и х-средн, у и у-средн. Для этого произведем возведение в квадрат.

  1. Используя функцию АВТОСУММА, найдем показатели в полученных столбиках. Производим перемножение. При помощи функции КОРЕНЬ возводим результат в квадрат.

18

  1. Производим подсчет частного, используя значения знаменателя и числителя.

19 20

  1. КОРРЕЛ – интегрированная функция, которая позволяет предотвратить проведение сложнейших расчетов. Заходим в «Мастер функций», выбираем КОРРЕЛ и указываем массивы показателей х и у. Строим график, отображающий полученные значения.

Матрица парных коэффициентов корреляции в Excel

Разберем, как проводить подсчет коэффициентов парных матриц. К примеру, есть матрица из четырех переменных.

22

Пошаговая инструкция:

  1. Заходим в «Анализ данных», находящийся в блоке «Анализ» вкладки «Данные». В отобразившемся списке выбираем «Корелляция».
  2. Выставляем все необходимые настройки. «Входной интервал» – интервал всех четырех колонок. «Выходной интервал» – место, в котором желаем отобразить итоги. Кликаем на кнопку «ОК».
  3. В выбранном месте построилась матрица корреляции. Каждое пересечение строки и столбца – коэффициенты корреляции. Цифра 1 отображается при совпадающих координатах.

23

Прочие возможности

Также при помощи функции КОРРЕЛ можно провести более сложные исследования. Примером является парная и множественная корреляция. Отличие их заключается в том, что при множественной корреляции независимых переменных, влияющих на величину, может быть две и более, а при парной – только одна. Эти инструменты используют специалисты при анализе большого количества данных для проведения статистических исследований и выявления сложных зависимостей одной величины от множества других или их отсутствие.

Также можно сделать график, чтобы наглядно показать зависимость одной величины от другой. Сделаем это для первого примера с рекламой и продажами.

Корреляция в excel 5

Такой способ отображения данных позволяет быстро оценить влияние, а коэффициент корреляции отображает силу зависимости. Однако делать окончательный вывод на основе корреляционных исследований не рекомендуется, необходимо проводить дополнительный анализ влияющих факторов.

Как видите, редактор Excel от Microsoft позволяет проводить статистические исследования и выявлять взаимосвязи между массивами данных при помощи встроенных функций. Корреляция дает общее представление о взаимосвязи данных, но более точные результаты можно получить только с использованием нескольких статистических инструментов.

Функция КОРРЕЛ для определения взаимосвязи и корреляции в Excel

КОРРЕЛ – функция, применяемая для подсчета коэффициента корреляции между 2-мя массивами. Разберем на четырех примерах все способности этой функции.

Примеры использования функции КОРРЕЛ в Excel

Первый пример. Есть табличка, в которой расписана информация об усредненных показателях заработной платы работников компании на протяжении одиннадцати лет и курсе $. Необходимо выявить связь между этими 2-умя величинами. Табличка выглядит следующим образом:

24

Алгоритм расчёта выглядит следующим образом:

Отображенный показатель близок к 1. Результат:

Определение коэффициента корреляции влияния действий на результат

Второй пример. Два претендента обратились за помощью к двум разным агентствам для реализации рекламного продвижения длительностью в пятнадцать суток. Каждые сутки проводился социальный опрос, определяющий степень поддержки каждого претендента. Любой опрошенный мог выбрать одного из двух претендентов или же выступить против всех. Необходимо определить, как сильно повлияло каждое рекламное продвижение на степень поддержки претендентов, какая компания эффективней.

Используя нижеприведенные формулы, рассчитаем коэффициент корреляции:

  • =КОРРЕЛ(А3:А17;В3:В17).
  • =КОРРЕЛ(А3:А17;С3:С17).

Результаты:

Из полученных результатов становится понятно, что степень поддержки 1-го претендента повышалась с каждыми сутками проведения рекламного продвижения, следовательно, коэффициент корреляции приближается к 1. При запуске рекламы другой претендент обладал большим числом доверия, и на протяжении 5 дней была положительная динамика. Потом степень доверия понизилась и к пятнадцатым суткам опустилась ниже изначальных показателей. Низкие показатели говорят о том, что рекламное продвижение отрицательно повлияло на поддержку. Не стоит забывать, что на показатели могли повлиять и остальные сопутствующие факторы, не рассматриваемые в табличной форме.

Анализ популярности контента по корреляции просмотров и репостов видео

Третий пример. Человек для продвижения собственных роликов на видеохостинге Ютуб применяет соцсети для рекламирования канала. Он замечает, что существует некая взаимосвязь между числом репостов в соцсетях и количеством просмотров на канале. Можно ли про помощи инструментов табличного процессора произвести прогноз будущих показателей? Необходимо выявить резонность применения уравнения линейной регрессии для прогнозирования числа просмотров видеозаписей в зависимости от количества репостов. Табличка со значениями:

Теперь необходимо провести определение наличия связи между 2-мя показателями по нижеприведенной формуле:

0,7;ЕСЛИ(КОРРЕЛ(A3:A8;B3:B8)>0,7;»Сильная прямая зависимость»;»Сильная обратная зависимость»);»Слабая зависимость или ее отсутствие»)’ class=’formula’>

Если полученный коэффициент выше 0,7, то целесообразней применять функцию линейной регрессии. В рассматриваемом примере делаем:

Теперь производим построение графика:

Применяем это уравнение, чтобы определить число просматриваний при 200, 500 и 1000 репостов: =9,2937*D4-206,12. Получаем следующие результаты:

Функция ПРЕДСКАЗ позволяет определить число просмотров в моменте, если было проведено, к примеру, двести пятьдесят репостов. Применяем: 0,7;ПРЕДСКАЗ(D7;B3:B8;A3:A8);»Величины не взаимосвязаны»)’ class=’formula’>. Получаем следующие результаты:

Особенности использования функции КОРРЕЛ в Excel

Данная функция имеет нижеприведенные особенности:

  1. Не учитываются ячейки пустого типа.
  2. Не учитываются ячейки, в которых находится информация типа Boolean и Text.
  3. Двойное отрицание «—» применяется для учёта логических величин в виде чисел.
  4. Количество ячеек в исследуемых массивах обязаны совпадать, иначе будет выведено сообщение #Н/Д.

Введение

Чтобы рассчитать коэффициент корреляции, необходимо воспользоваться специальной функцией КОРРЕЛ. Формула содержит аргументы для двух массивов данных, между которыми нужно найти зависимость. Полученный коэффициент корреляции в excel можно расшифровать следующим образом:

  1. Если значение близко к 1 или -1, то существует сильная прямая или обратная связь между величинами.
  2. Коэффициент около 0,5 или -0,5 говорит о том, что между массивами слабая взаимосвязь.
  3. Если получается число близкое к нулю, то величины не связаны между собой.

При этом есть ряд особенностей использования функции КОРРЕЛ:

  1. Программа не учитывает в расчете пустые ячейки, элементы массива с текстовым форматом и ячейки с логическими операторами. При этом числа в виде текста будут учтены.
  2. Размеры двух массивов должны быть одинаковыми, в противном случае редактор выдаст ошибку типа Н/Д.
  3. При корреляционном анализе нельзя использовать пустые столбцы или диапазон с нулевыми значениями.

Поле корреляции (диаграмма рассеяния)

Корреляционное поле — это графическое отображение исходных данных. По расположению точек можно определить наличие зависимости и ее характер.

В редакторе Excel построение выполняется с помощью инструмента «Диаграмма»:

  1. Выделить столбцы с данными.
  2. Кликнуть «Вставка» — «Точечная» — «Точечная с маркерами».

Результат построения корреляционной матрицы.

По расположению точек на диаграмме можно сделать вывод о том, что прослеживается сильная положительная корреляционная зависимость между величиной затрат на маркетинг и объемом продаж.

Для того, чтобы использовать диаграмму в практических целях, можно добавить линию тренда и уравнение. Для этого нужно выполнить следующие действия:

  1. Кликнуть правой кнопкой мыши на любой точке диаграммы.
  2. В контекстном меню выбрать «добавить линию тренда».
  3. Настроить параметры линии тренда (можно оставить по умолчанию).
  4. Нажать кнопку «закрыть».

Понравилась статья? Поделить с друзьями:

А вот еще интересные статьи:

  • Красивая информация в word
  • Коэффициент манна уитни в excel
  • Красивая диаграмма ганта excel
  • Коэффициент линейной регрессии в excel формула
  • Красивая визуализация данных в excel

  • 0 0 голоса
    Рейтинг статьи
    Подписаться
    Уведомить о
    guest

    0 комментариев
    Старые
    Новые Популярные
    Межтекстовые Отзывы
    Посмотреть все комментарии