双变量统计计算器
专业的双变量统计分析工具，用于金融分析中的Ox、Oy计算、相关性和回归分析
数据输入
分隔符：: 逗号或换行
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示例数据
描述性统计
变量X
样本量(n):
0
平均值 (x̄):
0.00
总体标准差 (Ox):
0.00
样本标准差 (sx):
0.00
变量Y
样本量(n):
0
平均值 (ȳ):
0.00
总体标准差 (Oy):
0.00
样本标准差 (sy):
0.00
相关性与回归
相关系数
0.000
无相关
r² = 0.000
解释方差(%)
回归方程
y = 0.00 + 0.00x
截距 (a):
0.000
斜率 (b):
0.000
数据摘要
| # | X | Y |
|---|
输入您的数据
输入X和Y数据对以计算描述性统计、相关性和回归分析
关于双变量统计
什么是双变量统计？
双变量统计涉及分析两个变量之间的关系。它帮助理解一个变量的变化如何与另一个变量的变化相关。
理解Ox和Oy
Ox和Oy分别代表变量X和Y的总体标准差。这些是金融分析和风险评估中的关键指标。
相关系数(r)
相关系数范围从-1到+1，表示两个变量之间线性关系的强度和方向。
金融应用
双变量分析广泛应用于金融领域，用于投资组合优化、风险管理、资产定价和识别市场关系。
使用的统计公式
均值:
x̄ = Σx/n
总体标准差:
σ = √[Σ(x-x̄)²/n]
样本标准差:
s = √[Σ(x-x̄)²/(n-1)]
皮尔逊相关:
r = Σ[(x-x̄)(y-ȳ)] / √[Σ(x-x̄)² Σ(y-ȳ)²]
线性回归:
y = a + bx, where b = r(sy/sx) and a = ȳ - bx̄