Калькулятор двумерной статистики

Комплексный калькулятор двумерной статистики для анализа Ox, Oy в финансах, корреляции и регрессии

Ввод данных

Набор данных X (X)

Разделитель: запятая или новая строка

Набор данных Y (Y)

Разделитель: запятая или новая строка

Примеры данных

Описательная статистика

Переменная X

Размер выборки (n): 0

Среднее (x̄): 0.00

Стд. откл. генеральной совокупности (Ox): 0.00

Выборочное стд. откл. (sx): 0.00

Переменная Y

Размер выборки (n): 0

Среднее (ȳ): 0.00

Стд. откл. генеральной совокупности (Oy): 0.00

Выборочное стд. откл. (sy): 0.00

Корреляция и регрессия

Коэффициент корреляции

0.000

Корреляция отсутствует

r² = 0.000

Объяснённая дисперсия (%)

Уравнение регрессии

y = 0.00 + 0.00x

Свободный член (a): 0.000

Коэффициент наклона (b): 0.000

Сводка данных

#	X	Y

Введите ваши данные

Введите пары данных X и Y для расчёта описательной статистики, корреляции и регрессионного анализа

О двумерной статистике

Что такое двумерная статистика?

Двумерная статистика изучает взаимосвязи между двумя переменными. Она помогает понять, как изменения одной переменной связаны с изменениями другой.

Понимание Ox и Oy

Ox и Oy обозначают стандартные отклонения генеральной совокупности переменных X и Y соответственно. Это ключевые метрики в финансовом анализе и оценке рисков.

Коэффициент корреляции (r)

Коэффициент корреляции принимает значения от -1 до +1 и указывает на силу и направление линейной связи между двумя переменными.

Финансовые приложения

Двумерный анализ широко используется в финансах для оптимизации портфеля, управления рисками, оценки активов и выявления рыночных взаимосвязей.

Используемые статистические формулы

Среднее: x̄ = Σx/n

Стандартное отклонение генеральной совокупности: σ = √[Σ(x-x̄)²/n]

Выборочное стандартное отклонение: s = √[Σ(x-x̄)²/(n-1)]

Корреляция Пирсона: r = Σ[(x-x̄)(y-ȳ)] / √[Σ(x-x̄)² Σ(y-ȳ)²]

Линейная регрессия: y = a + bx, where b = r(sy/sx) and a = ȳ - bx̄