Coeficientul de corelare a rangului lui Spearman rs. Coeficientul de corelație al lui Spearman

27.09.2019 | Celulare

Disciplina" matematică superioară„provoacă o oarecare respingere, deoarece cu adevărat nu toată lumea o poate înțelege. Dar cei care au norocul să studieze acest subiect și să rezolve probleme folosind diverse ecuații și coeficienți se pot lăuda cu cunoașterea aproape completă a acestuia. stiinta psihologica nu există doar o orientare umanitară, ci și anumite formule și metode de verificare matematică a ipotezei propuse în cursul cercetării. Pentru aceasta, se aplică diverși coeficienți.

Coeficientul de corelație al lui Spearman

Aceasta este o măsurătoare obișnuită pentru a determina proximitatea relației dintre oricare două caracteristici. Coeficientul se mai numește și metoda neparametrică. Afișează statistici de conexiune. Adică știm, de exemplu, că la un copil, agresivitatea și iritabilitatea sunt legate, iar coeficientul de corelare a rangului Spearman arată relația statistică matematică a acestor două trăsături.

Cum se calculează coeficientul de clasare?

Desigur, toate definițiile sau mărimile matematice au propriile formule prin care sunt calculate. Are și coeficientul de corelație Spearman. Formula sa este următoarea:

La prima vedere, formula nu este complet clară, dar dacă te uiți, totul este foarte ușor de calculat:

n este numărul de caracteristici sau indicatori care sunt clasați.
d este diferența dintre anumite două ranguri corespunzătoare celor două variabile specifice fiecărui subiect.
∑d 2 este suma tuturor diferențelor pătrate ale rangurilor caracteristicilor, ale căror pătrate sunt calculate separat pentru fiecare rang.

Domeniul de aplicare al măsurii matematice a conexiunii

Pentru aplicarea coeficientului de rang este necesar ca datele cantitative ale trăsăturii să fie ierarhizate, adică li s-a atribuit un anumit număr în funcție de locul unde se află trăsătura și de valoarea acesteia. Se dovedește că două rânduri de semne, exprimate în formă numerică, sunt oarecum paralele între ele. Coeficient corelație de rang Spearman determină gradul acestui paralelism, strânsoarea conexiunii trăsăturilor.

Pentru o operație matematică pentru a calcula și determina relația dintre caracteristici folosind coeficientul specificat, trebuie să efectuați câteva acțiuni:

Fiecărei valori a oricărui subiect sau fenomen i se atribuie un număr în ordine - un rang. Poate corespunde valorii fenomenului în ordine crescătoare și descrescătoare.
În continuare, rangurile valorilor semnelor a două serii cantitative sunt comparate pentru a determina diferența dintre ele.
Într-o coloană separată a tabelului, pentru fiecare diferență obținută se scrie pătratul acesteia, iar rezultatele sunt rezumate mai jos.
După acești pași se aplică formula în funcție de care se calculează coeficientul de corelație Spearman.

Proprietățile coeficientului de corelație

Principalele proprietăți ale coeficientului Spearman includ următoarele:

Măsurarea valorilor între -1 și 1.
Semnul coeficientului de interpretare are nr.
Apropierea conexiunii este determinată de principiul: cu cât valoarea este mai mare, cu atât este mai strânsă legătura.

Cum se verifică valoarea primită?

Pentru a verifica relația dintre semne, trebuie să efectuați anumite acțiuni:

Se propune ipoteza nulă (H0), care este și cea principală, apoi se formulează o alta, alternativă primei (H 1). Prima ipoteză ar fi că coeficientul de corelație Spearman este 0, ceea ce înseamnă că nu va exista nicio legătură. Al doilea, dimpotrivă, spune că coeficientul nu este egal cu 0, atunci există o legătură.
Următorul pas este găsirea valorii observate a criteriului. Se găsește prin formula de bază a coeficientului Spearman.
În continuare, se găsesc valorile critice ale criteriului dat. Acest lucru se poate face numai cu ajutorul unui tabel special, care afișează diferite valori pentru indicatorii dați: nivelul de semnificație (l) și numărul care determină (n).
Acum trebuie să comparăm cele două valori primite: observabila stabilită, precum și cea critică. Pentru a face acest lucru, trebuie să construiți o regiune critică. Este necesar să trasați o linie dreaptă, marcați pe ea punctele valorii critice a coeficientului cu semnul „-” și cu semnul „+”. În stânga și în dreapta valorilor critice, regiunile critice sunt trasate în semicercuri de la puncte. În mijloc, combinând două valori, este marcat cu un semicerc al OPG.
După aceea, se face o concluzie despre strânsoarea relației dintre cele două trăsături.

Unde este cel mai bun loc pentru a folosi această valoare?

Prima știință în care acest coeficient a fost utilizat în mod activ a fost psihologia. La urma urmei, aceasta este o știință care nu se bazează pe numere, totuși, pentru a demonstra orice ipoteză importantă privind dezvoltarea relațiilor, trăsăturile de caracter ale oamenilor, cunoștințele elevilor, este necesară confirmarea statistică a concluziilor. Este folosit și în economie, în special, în tranzacțiile valutare. Aici sunt evaluate caracteristicile fără statistici. Coeficientul de corelare a rangului lui Spearman este foarte convenabil în acest domeniu de aplicare, deoarece evaluarea se face independent de distribuția variabilelor, deoarece acestea sunt înlocuite cu un număr de rang. Coeficientul Spearman este utilizat în mod activ în bancar. Sociologia, știința politică, demografia și alte științe îl folosesc și ele în cercetările lor. Rezultatele se obțin rapid și cât mai precis posibil.

Folosit convenabil și rapid coeficientul de corelație al lui Spearman în Excel. Există funcții speciale aici care vă ajută să obțineți rapid valorile necesare.

Ce alți coeficienți de corelație există?

Pe lângă ceea ce am aflat despre coeficientul de corelație Spearman, există și diverși coeficienți de corelație care vă permit să măsurați, să evaluați trăsăturile calitative, relația dintre trăsăturile cantitative, proximitatea relației dintre ele, prezentate într-o scală de rang. Aceștia sunt astfel de coeficienți precum bis-serial, rang-bis-serial, conținut, asocieri și așa mai departe. Coeficientul Spearman arată etanșeitatea conexiunii foarte precis, spre deosebire de toate celelalte metode de determinare matematică a acesteia.

Scurtă teorie

Corelația de rang este o metodă de analiză a corelației care reflectă rapoartele variabilelor sortate în ordinea crescătoare a valorii lor.

Rangurile sunt numerele ordinale de unități de populație dintr-o serie clasificată. Dacă clasificăm setul în funcție de două caracteristici, relația dintre care este studiată, atunci coincidența completă a rândurilor înseamnă cea mai strânsă conexiune directă, iar opusul complet al rândurilor - cel mai apropiat feedback. Este necesar să clasați ambele caracteristici în aceeași ordine: fie de la valorile mai mici la cele mai mari ale caracteristicii, fie invers.

În scopuri practice, utilizarea corelației de rang este destul de utilă. De exemplu, dacă se stabilește o corelație de rang înalt între două atribute de calitate ale produselor, atunci este suficient să controlezi produsele doar pentru unul dintre atribute, ceea ce reduce costul și accelerează controlul.

Coeficientul de corelație de rang, propus de K. Spearman, se referă la indicatori neparametrici ai relației dintre variabile măsurate pe o scală de rang. Atunci când se calculează acest coeficient, nu sunt necesare ipoteze cu privire la natura distribuției caracteristicilor în populația generală. Acest coeficient determină gradul de etanșeitate al conexiunii caracteristicilor ordinale, care în acest caz reprezintă rangurile valorilor comparate.

Valoarea coeficientului de corelație al lui Spearman se află în intervalul +1 și -1. Poate fi pozitiv sau negativ, caracterizând direcția relației dintre două trăsături măsurate în scala de rang.

Coeficientul de corelare a rangului lui Spearman este calculat prin formula:

Diferența dintre ranguri pe două variabile

– numărul de perechi potrivite

Primul pas în calcularea coeficientului de corelare a rangului este ierarhizarea seriei de variabile. Procedura de clasare începe cu aranjarea variabilelor în ordinea crescătoare a valorilor acestora. Diferite valori sunt atribuite ranguri, notate prin numere naturale. Dacă există mai multe variabile de valoare egală, li se atribuie un rang mediu.

Avantajul coeficientului de corelare a rangului Spearman este că este posibilă clasarea în funcție de astfel de trăsături care nu pot fi exprimate numeric: poți clasa candidații pentru o anumită poziție după nivelul profesional, după capacitatea de a conduce o echipă, după farmecul personal etc. Cu evaluările experților, puteți clasifica estimările diferiților experți și găsiți corelațiile acestora între ele, pentru a exclude apoi din considerare estimările expertului care sunt slab corelate cu estimările altor experți. Coeficientul de corelație a rangului lui Spearman este utilizat pentru a evalua stabilitatea tendinței de dinamică. Dezavantajul coeficientului de corelare a rangului este că diferențe complet diferite ale valorilor caracteristicilor pot corespunde acelorași diferențe de rang (în cazul caracteristicilor cantitative). Prin urmare, pentru acestea din urmă, corelarea rangurilor ar trebui considerată o măsură aproximativă a etanșeității conexiunii, care are mai puțin conținut de informații decât coeficientul de corelație al valorilor numerice ale caracteristicilor.

Exemplu de rezolvare a problemei

Sarcina

Un sondaj pe 10 studenți selectați aleatoriu care locuiesc într-un cămin universitar dezvăluie o relație între scorul mediu bazat pe rezultatele sesiunii precedente și numărul de ore pe săptămână petrecute de student pentru auto-studiu.

Determinați etanșeitatea conexiunii folosind coeficientul de corelație a rangului Spearman.

Dacă există dificultăți în rezolvarea problemelor, atunci site-ul site-ului oferă asistență online studenților în statistică cu teste sau examene acasă.

Rezolvarea problemei

Să calculăm coeficientul de corelație al rangurilor.

№

Variind

Comparație de rang

Diferența de rang

4.7

3.1

-2

4.4

3.6

-2

3.8

3.7

-3

3.7

3.8

4.2

3.9

-3

4.3

3.6

4.2

4.3

3.1

4.4

3.9

4.7

Sumă

Coeficientul de corelare a rangului lui Spearman:

Înlocuind valorile numerice, obținem:

Concluzia problemei

Relația dintre scorul mediu pe baza rezultatelor sesiunii anterioare și numărul de ore pe săptămână petrecute de student pentru auto-studiu, strângere moderată.

Dacă termenele de livrare munca de control epuizandu-se, pe site puteti comanda oricand o rezolvare rapida a problemelor de statistica.

Mediu costul rezolvării lucrării de control este de 700 - 1200 de ruble (dar nu mai puțin de 300 de ruble pentru întreaga comandă). Prețul este puternic influențat de urgența deciziei (de la zile la câteva ore). Costul ajutorului online la examen / test - de la 1000 de ruble. pentru soluția de bilet.

Puteți pune toate întrebările despre cost direct în chat, după ce ați renunțat la starea sarcinilor și vă informați despre termenele limită pentru rezolvarea acestuia. Timpul de răspuns este de câteva minute.

Exemple de sarcini conexe

coeficientul Fechner
Dat scurtă teorieși se are în vedere un exemplu de rezolvare a problemei calculului coeficientului de corelație al semnelor Fechner.

Coeficienții de contingență reciproci ai lui Chuprov și Pearson
Pagina conține informații despre metodele de studiu a relației dintre caracteristicile calitative folosind coeficienții de contingență reciproci ai lui Chuprov și Pearson.

Coeficientul de corelare a rangului lui Spearman este o metodă neparametrică care este folosită pentru studiu statistic legături între fenomene. În acest caz, se determină gradul real de paralelism între cele două serii cantitative ale trăsăturilor studiate și se estimează strângerea relației stabilite folosind un coeficient exprimat cantitativ.

1. Istoricul dezvoltării coeficientului de corelație de rang

Acest criteriu a fost dezvoltat și propus pentru analiza corelației în 1904 Charles Edward Spearman, psiholog englez, profesor la universitățile din Londra și Chesterfield.

2. Pentru ce este folosit raportul Spearman?

Coeficientul de corelație a rangului lui Spearman este utilizat pentru a identifica și evalua strânsoarea relației dintre două serii de comparații. indicatori cantitativi. În cazul în care rândurile indicatorilor, sortați după gradul de creștere sau scădere, în cele mai multe cazuri coincid (o valoare mai mare a unui indicator corespunde unei valori mai mari a altui indicator - de exemplu, când se compară înălțimea pacientului și greutatea corporală a acestuia), se concluzionează că acolo Drept corelație. Dacă rândurile indicatorilor au direcția opusă (o valoare mai mare a unui indicator corespunde unei valori mai mici a altuia - de exemplu, când se compară vârsta și ritmul cardiac), apoi vorbesc despre verso legături între indicatori.

Coeficientul de corelație Spearman are următoarele proprietăți:

Coeficientul de corelație poate lua valori de la minus unu la unu, iar la rs=1 există o relație strict directă, iar la rs= -1 - strict Părere.
Dacă coeficientul de corelație este negativ, atunci există o relație inversă; dacă este pozitiv, atunci există o relație directă.
Dacă coeficientul de corelație este egal cu zero, atunci relația dintre cantități este practic absentă.
Cu cât modulul coeficientului de corelație este mai aproape de unitate, cu atât relația dintre valorile măsurate este mai puternică.

3. În ce cazuri poate fi utilizat coeficientul Spearman?

Datorită faptului că coeficientul este o metodă analiza neparametrică, nu este necesară verificarea distribuției normale.

Indicatorii comparabili pot fi măsurați ca în scară continuă(de exemplu, numărul de eritrocite în 1 µl de sânge) și în ordinal(de exemplu, scoruri de evaluare de la 1 la 5).

Eficacitatea și calitatea estimării lui Spearman scade dacă diferența dintre sensuri diferite oricare dintre cantitățile măsurate este suficient de mare. Nu se recomandă utilizarea coeficientului Spearman dacă există o distribuție neuniformă a valorilor mărimii măsurate.

4. Cum se calculează raportul lui Spearman?

Calculul coeficientului de corelare a rangului Spearman include următorii pași:

5. Cum se interpretează valoarea coeficientului Spearman?

Atunci când se utilizează coeficientul de corelare a rangului, apropierea conexiunii dintre semne este estimată condiționat, luând în considerare valorile coeficientului egale cu 0,3 sau mai puțin - indicatori de apropiere slabă a conexiunii; valorile mai mari de 0,4 dar mai mici de 0,7 sunt indicatori de apropiere moderată a conexiunii, iar valorile de 0,7 și mai mult sunt indicatori de apropiere ridicată a comunicării.

Semnificația statistică a coeficientului obținut este evaluată cu ajutorul testului t Student. Dacă valoarea calculată a criteriului t este mai mică decât valoarea tabelară pentru un număr dat de grade de libertate, semnificația statistică a relației observate este absentă. Dacă mai mult, atunci corelația este considerată semnificativă statistic.

În cazurile în care măsurătorile caracteristicilor studiate sunt efectuate pe o scară de ordine, sau forma relației diferă de cea liniară, studiul relației dintre cele două variabile aleatoare efectuată cu ajutorul coeficienților de corelație de rang. Luați în considerare coeficientul de corelare a rangului lui Spearman. La calcularea acestuia, este necesar să ierarhăm (ordonați) opțiunile de eșantion. Clasamentul este gruparea datelor experimentale într-o anumită ordine, fie crescătoare, fie descrescătoare.

Operația de clasare se efectuează conform următorului algoritm:

1. O valoare mai mică i se atribuie un rang inferior. Cea mai mare valoare i se atribuie un rang corespunzător numărului de valori clasate. Cei mai mici valori i se atribuie un rang egal cu 1. De exemplu, dacă n=7, atunci cea mai mare valoare va primi rangul numărul 7, cu excepția cazurilor prevăzute în a doua regulă.

2. Dacă mai multe valori sunt egale, atunci li se atribuie un rang, care este media acelor ranguri pe care le-ar fi primit dacă nu ar fi fost egale. Ca exemplu, luați în considerare un eșantion ascendent format din 7 elemente: 22, 23, 25, 25, 25, 28, 30. Valorile 22 și 23 apar o dată, astfel încât rândurile lor sunt egale cu R22=1 și, respectiv, R23 =2 . Valoarea 25 apare de 3 ori. Dacă aceste valori nu s-au repetat, atunci rândurile lor ar fi egale cu 3, 4, 5. Prin urmare, rangul lor R25 este egal cu media aritmetică a 3, 4 și 5: . Valorile 28 și 30 nu se repetă, deci rangurile lor sunt respectiv R28=6 și R30=7. În sfârșit, avem următoarea corespondență:

3. Suma totală de ranguri trebuie să se potrivească cu cea calculată, care este determinată de formula:

unde n este numărul total de valori clasate.

Discrepanța dintre sumele efective și cele calculate de ranguri va indica o eroare făcută în calcularea rangurilor sau însumarea acestora. În acest caz, trebuie să găsiți și să remediați eroarea.

Coeficientul de corelare a rangului lui Spearman este o metodă care vă permite să determinați puterea și direcția relației dintre două caracteristici sau două ierarhii de caracteristici. Utilizarea coeficientului de corelare a rangului are o serie de limitări:

a) Corelația așteptată trebuie să fie monotonă.
b) Volumul fiecăreia dintre probe trebuie să fie mai mare sau egal cu 5. Pentru a determina limita superioară a probei se folosesc tabele de valori critice (Tabelul 3 din Anexă). Valoarea maximă a lui n din tabel este 40.
c) În timpul analizei, este probabil ca un numar mare aceleași trepte. În acest caz, trebuie făcută o modificare. Cel mai favorabil caz este atunci când ambele probe studiate reprezintă două secvențe de valori nepotrivite.

Pentru a efectua o analiză a corelației, cercetătorul trebuie să aibă două eșantioane care pot fi clasate, de exemplu:

- două semne măsurate în același grup de subiecți;
- două ierarhii de trăsături individuale identificate la doi subiecți pentru același set de trăsături;
- două ierarhii de grup de caracteristici;
- ierarhii individuale și de grup de atribute.

Începem calculul cu ierarhizarea indicatorilor studiați separat pentru fiecare dintre semne.

Să analizăm un caz cu două trăsături măsurate în același grup de subiecți. În primul rând, valorile individuale sunt clasate în funcție de primul atribut obținut de diferiți subiecți, iar apoi valorile individuale în funcție de al doilea atribut. Dacă rangurile inferioare ale unui indicator corespund rangurilor inferioare ale altui indicator, iar rangurile mai mari ale unui indicator corespund rangurilor mai mari ale altui indicator, atunci cele două caracteristici sunt legate pozitiv. Dacă rangurile superioare ale unui indicator corespund rangurilor inferioare ale altui indicator, atunci cele două semne sunt legate negativ. Pentru a găsi rs, determinăm diferențele dintre rangurile (d) pentru fiecare subiect. Cu cât diferența dintre ranguri este mai mică, cu atât coeficientul de corelație rs va fi mai apropiat de „+1”. Dacă nu există nicio relație, atunci nu va exista nicio corespondență între ele, prin urmare rs va fi aproape de zero. Cu cât este mai mare diferența dintre rangurile subiecților în două variabile, cu atât mai aproape de „-1” va fi valoarea coeficientului rs. Astfel, coeficientul de corelație a rangului Spearman este o măsură a oricărei relații monotone între cele două caracteristici studiate.

Luați în considerare cazul a două ierarhii de caracteristici individuale identificate în două subiecte pentru același set de caracteristici. În această situație, sunt clasate valorile individuale obținute de fiecare dintre cei doi subiecți în funcție de un anumit set de caracteristici. Caracteristica cu cea mai mică valoare ar trebui să i se atribuie primul rang; atributul cu o valoare mai mare - al doilea rang etc. Ar trebui plătit Atentie speciala pentru a vă asigura că toate caracteristicile sunt măsurate în aceleași unități. De exemplu, este imposibil să clasați indicatorii dacă aceștia sunt exprimați în diferite puncte de „preț”, deoarece este imposibil să se determine care dintre factori va ocupa primul loc în severitate până când toate valorile sunt aduse la o singură scară. Dacă trăsăturile care au ranguri scăzute la unul dintre subiecte au ranguri scăzute și în celălalt, și invers, atunci ierarhiile individuale sunt legate pozitiv.

În cazul a două ierarhii de grup de trăsături, valorile medii de grup obținute în două grupe de subiecți sunt clasificate în funcție de același set de trăsături pentru grupurile studiate. În continuare, urmăm algoritmul dat în cazurile anterioare.

Să analizăm cazul cu ierarhia individuală și de grup a caracteristicilor. Ele încep prin a clasifica separat valorile individuale ale subiectului și valorile medii ale grupului în funcție de același set de caracteristici care au fost obținute, cu excepția subiectului care nu participă la ierarhia medie a grupului, deoarece individul său ierarhia va fi comparată cu aceasta. Corelarea rangului face posibilă evaluarea gradului de coerență între ierarhia individuală și de grup a caracteristicilor.

Să luăm în considerare modul în care se determină semnificația coeficientului de corelație în cazurile enumerate mai sus. În cazul a două caracteristici, acesta va fi determinat de dimensiunea eșantionului. În cazul a două ierarhii de caracteristici individuale, semnificația depinde de numărul de caracteristici incluse în ierarhie. În ultimele două cazuri, semnificația este determinată de numărul de trăsături studiate, și nu de mărimea grupurilor. Astfel, semnificația lui rs în toate cazurile este determinată de numărul de valori clasate n.

La verificare semnificație statistică rs folosesc tabele de valori critice ale coeficientului de corelare a rangului compilate pentru diferite numere de valori clasate și diferite niveluri de semnificație. Dacă valoarea absolută a lui rs atinge o valoare critică sau o depășește, atunci corelația este semnificativă.

Când se analizează prima opțiune (un caz cu două trăsături măsurate în același grup de subiecți), sunt posibile următoarele ipoteze.

H0: Corelația dintre variabilele x și y nu este diferită de zero.

H1: Corelația dintre variabilele x și y este semnificativ diferită de zero.

Dacă lucrăm cu oricare dintre cele trei cazuri rămase, atunci trebuie să propunem o altă pereche de ipoteze:

H0: Corelația dintre ierarhiile x și y este diferită de zero.

H1: Corelația dintre ierarhiile x și y este semnificativ diferită de zero.

Secvența de acțiuni în calcularea coeficientului de corelație a rangului Spearman rs este următoarea.

- Determinați care două caracteristici sau două ierarhii de caracteristici vor participa la potrivire ca variabile x și y.
- Clasificați valorile variabilei x, atribuind un rang de 1 cea mai mică valoare, conform regulilor de clasament. Așezați rangurile în prima coloană a tabelului în ordinea numerelor subiectelor sau semnelor.
- Clasificați valorile variabilei y. Plasați rangurile în a doua coloană a tabelului în ordinea numerelor subiectelor sau semnelor.
- Calculați diferențele d dintre rangurile x și y pentru fiecare rând al tabelului. Rezultatele sunt plasate în coloana următoare a tabelului.
- Calculați diferențele la pătrat (d2). Puneți valorile obținute în a patra coloană a tabelului.
- Calculați suma pătratelor diferențelor? d2.
- Dacă apar aceleași ranguri, calculați corecțiile:

unde tx este volumul fiecărui grup de ranguri egale din eșantionul x;

ty este dimensiunea fiecărui grup de ranguri egale din eșantionul y.

Calculați coeficientul de corelare a rangului în funcție de prezența sau absența rangurilor identice. În absența unor ranguri identice, coeficientul de corelare a rangului rs se calculează folosind formula:

În prezența acelorași ranguri, coeficientul de corelare a rangului rs se calculează folosind formula:

unde?d2 este suma diferențelor pătrate dintre rânduri;

Tx și Ty - corecții pentru aceleași ranguri;

n este numărul de subiecte sau caracteristici care au participat la clasament.

Determinați valorile critice ale rs din tabelul 3 din Anexă, pentru un număr dat de subiecți n. Se va observa o diferență semnificativă față de zero a coeficientului de corelație cu condiția ca rs să nu fie mai mic decât valoarea critică.

Analiza corelației este o metodă care vă permite să detectați dependențe între un anumit număr de variabile aleatoare. Scopul analizei de corelație este de a identifica o estimare a puterii conexiunilor dintre astfel de variabile aleatorii sau caracteristici care caracterizează anumite procese reale.

Astăzi ne propunem să luăm în considerare modul în care analiza corelației lui Spearman este utilizată pentru a afișa vizual formele de comunicare în tranzacțiile practice.

Corelația Spearman sau baza analizei corelației

Pentru a înțelege ce este analiza corelației, trebuie să înțelegem mai întâi conceptul de corelație.

În același timp, dacă prețul începe să se miște în direcția de care aveți nevoie, este necesar să deblocați pozițiile din timp.

Pentru această strategie, care se bazează pe analiza corelației, instrumentele de tranzacționare cu un grad ridicat de corelare sunt cele mai potrivite (EUR/USD și GBP/USD, EUR/AUD și EUR/NZD, AUD/USD și NZD/USD, contracte CFD, etc.) .

Video: Aplicarea corelației Spearman pe piața valutară