numpy股票相关性分析
基础知识-协方差 协方差其意义: 度量各个维度偏离其均值的程度。协方差的值如果为正值,则说明两者是正相关的(从协方差可以引出“相关系数”的定义),结果为负值就说明负相关的,如果为0,也是就是统计上说的“相互独立”。 如果正相关,这个计算公式,每个样本对(Xi, Yi), 每个求和项大部分都是正数,即两个同方向偏离各自均值,而不同时偏离的也有,但是少,这样当样本多时,总和结果为正。下面这个图就很直观。下面转载自:http://blog.csdn.net/wuhzossibility/article/details/8087863 在概率论中,两个随机变量 X 与 Y 之间相互关系,大致有下列3种情况: 当 X, Y 的联合分布像上图那样时,我们可以看出,大致上有: X 越大 Y 也越大, X 越小 Y 也越小,这种情况,我们称为“正相关”。 当X, Y 的联合分布像上图那样时,我们可以看出,大致上有:X 越大Y 反而越小,X 越小 Y 反而越大,这种情况,我们称为“负相关”。 当X, Y 的联合分布像上图那样时,我们可以看出:既不是X 越大Y 也越大,也不是 X 越大 Y 反而越小,这种情况我们称为“不相关”。 怎样将这3种相关情况,用一个简单的数字表达出来呢? 在图中的区域(1)中,有 X>EX ,Y-EY>0 ,所以(X-EX)(Y-EY)>0; 在图中的区域(2)中,有 X