Pearson katsayısı, aynı aralık veya oran ölçeğinde ölçülen iki değişken arasındaki ilişkiyi temsil eden bir tür korelasyon katsayısıdır. Pearson katsayısı, iki sürekli değişken arasındaki ilişkinin kuvvetinin bir ölçüsüdür.
Pearson Katsayısını Kırmak
Pearson katsayısını bulmak için, iki değişken bir dağılım grafiğine yerleştirilir. Katsayının hesaplanması için bir miktar doğrusallık olmalıdır; doğrusal bir ilişkiye benzemeyen bir dağılım grafiği işe yaramaz. Dağılım grafiğinin düz bir çizgisine ne kadar yakın olursa, birleşme gücü o kadar yüksek olur. Sayısal olarak, Pearson katsayısı doğrusal regresyonda kullanılan bir korelasyon katsayısı ile aynı şekilde temsil edilir; -1 ile +1 arasında değişir. +1 değeri, iki veya daha fazla değişken arasındaki mükemmel pozitif ilişkinin sonucudur. Tersine, -1 değeri mükemmel bir negatif ilişkiyi temsil eder. Sıfır, korelasyon olmadığını gösterir.
Yatırımda Pratik Kullanımlar
Bir portföyü çeşitlendirmek isteyen bir yatırımcı için Pearson katsayısı faydalı olabilir. Hisse senetleri-tahviller, hisse senetleri-emtialar, bonolar-emlak, vb. Gibi varlık çiftleri arasındaki tarihsel getirilerin dağılma planlarından veya büyük-sermaye özkaynakları, küçük-sermaye özkaynakları ve borçlanma-piyasası gibi daha spesifik varlıklardan hesaplamalar özkaynaklar yatırımcıya risk ve getiri parametrelerine dayalı bir portföy oluşturmada yardımcı olacak Pearson katsayıları üretecektir. Bununla birlikte, Pearson katsayısının nedensellik değil korelasyonu ölçtüğünü unutmayın. Büyük ve küçük sermayeli özkaynakların 0.8 katsayısı varsa, göreceli olarak yüksek birleşme gücüne neyin neden olduğu bilinmeyecektir.
Karl Pearson kimdi?
Karl Pearson (1857 - 1936), matematik ve istatistik alanlarında İngiliz akademik ve üretken bir katkıda bulundu. Adsız katsayı dışında Pearson, ki-kare testi ve p-değeri kavramlarının yanı sıra doğrusal regresyon ve dağılımların sınıflandırılması ile de tanınır. Pearson, 1911 yılında University College London'da Uygulamalı İstatistik Bölümü'nün kurucusuydu.