Pearsonův koeficient je typ korelačního koeficientu, který představuje vztah mezi dvěma proměnnými, které jsou měřeny ve stejném intervalu nebo poměrovém měřítku. Pearsonův koeficient je míra síly asociace mezi dvěma spojitými proměnnými.
Členění Pearsonova koeficientu
K nalezení Pearsonova koeficientu jsou tyto dvě proměnné umístěny do rozptylového grafu. Pro vypočítaný koeficient musí existovat určitá linearita; rozptýlený graf, který nebude zobrazovat žádnou podobnost s lineárním vztahem, bude zbytečný. Čím blíže se podobá přímkové linii rozptylového grafu, tím vyšší je asociační síla. Numericky je Pearsonův koeficient reprezentován stejným způsobem jako korelační koeficient, který se používá v lineární regresi; v rozmezí od -1 do +1. Hodnota +1 je výsledkem dokonalého pozitivního vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými. Naopak hodnota -1 představuje perfektní negativní vztah. Nulová hodnota znamená žádnou korelaci.
Praktické využití v investování
Pro investora, který chce diverzifikovat portfolio, může být užitečný Pearsonův koeficient. Výpočty z rozptýlených grafů historických výnosů mezi páry aktiv, jako jsou akcie-dluhopisy, akcie-komodity, dluhopisy-nemovitost atd., Nebo konkrétnější aktiva, jako jsou akcie s velkým kapitálem, akcie s malým kapitálem a trh s rozvíjejícími se dluhy akcie budou produkovat Pearsonovy koeficienty, které pomohou investorovi při sestavování portfolia na základě parametrů rizika a návratnosti. Všimněte si však, že Pearsonův koeficient měří korelaci, nikoli příčinnou souvislost. Pokud mají akcie s velkým a nízkým kapitálem koeficient 0, 8, nebude známo, co způsobilo relativně vysokou sílu asociace.
Kdo byl Karl Pearson?
Karl Pearson (1857 - 1936) byl anglický akademický a plodný přispěvatel do oblastí matematiky a statistiky. Kromě eponymního koeficientu je Pearson známý také pro koncepty chi-kvadrát testu a p-hodnoty a pro vývoj lineární regrese a klasifikace distribucí. Pearson byl zakladatelem katedry aplikované statistiky na University College London v roce 1911.
