A correlação é calculada dividindo-se a covariância pelos desvios-padrão dos retornos de ambas as ações: Se a correlação for positiva, podemos afirmar que as variáveis são positivamente correlacionadas. Já se for negativa, afirmamos que são negativamente correlacionadas.
Em probabilidade, a covariância de duas variáveis X e Y é uma medida da variabilidade conjunta destas variáveis aleatórias. ... Se a covariância é negativa então as variáveis tendem a mostrar um comportamento oposto, ou seja, os menores(maiores) valores da variável X corresponde aos maiores(menores) da variável Y.
Correlação significa uma semelhança ou relação entre duas coisas, pessoas ou ideias. É uma semelhança ou equivalência que existe entre duas hipóteses, situações ou objetos diferentes. No campo da estatística e da matemática a correlação se refere a uma medida entre duas ou mais variáveis que se relacionam.
Em teoria da probabilidade e na estatística, a covariância, ou variância conjunta, é uma medida do grau de interdependência (ou inter-relação) numérica entre duas variáveis aleatórias. Assim, variáveis independentes têm covariância zero.
Quais são as características exclusivas da covariância? A covariância é limitada de +1 e -1 e o sinal do valor encontrado indica padrões sobre a direção da relação entre as variáveis. Os valores da covariância não são padronizados e seu valor fornece respostas sobre a direção da relação entre as variáveis.
Dentre muitas outras, é possível calcular sem grandes dificuldade o coeficiente de correlação de Pearson usando a formula “=CORREL(matriz1;matriz2)” onde as matrizes 1 e 2 são os dados referentes as variáveis que se deseja correlacionar.
⇨ A palavra simples que compõe o nome correlação linear simples, indica que estão envolvidas no cálculo somente duas variáveis. ⇨ O coeficiente de correlação linear de Pearson mede a correlação em estatística paramétrica.
Uma relação linear é uma tendência nos dados que pode ser modelada por uma linha reta. Por exemplo, suponha que uma empresa aérea deseja estimar o impacto do preço dos combustíveis sobre o custo dos voos.
Para determinar o coeficiente de correlação (grau de relacionamento linear entre duas variáveis) vamos determinar inicialmente a variação conjunta entre elas, isto é, a covariância. A covariância entre duas variáveis X e Y, é representada por “Cov(X; Y)” e calculada por: 1n )Y Y)(X X(
Enquanto a correlação de Pearson avalia relações lineares, a correlação de Spearman avalia relações monótonas, sejam elas lineares ou não. Se não houver valores de dados repetidos, uma correlação de Spearman perfeita de +1 ou -1 ocorre quando cada uma das variáveis é uma função monótona perfeita da outra.