系數演算法

Ⅰ 相關系數r的計算公式是什麼

相關系數r的計算公式是ρXY=Cov(X，Y)/√［D(X)]√［D(Y)]。

公式描述：公式中Cov(X，Y)為X，Y的協方差，D(X)、D(Y)分別為X、Y的方差。

公式。

若Y=a+bX，則有：

令E(X) =μ，D(X) =σ。

則E(Y) = bμ＋a，D(Y) = bσ。

E(XY) = E(aX + bX) = aμ＋b(σ＋μ）。

Cov(X，Y) = E(XY)−E(X)E(Y) = bσ。

相關系數缺點

需要指出的是，相關系數有一個明顯的缺點，即它接近於1的程度與數據組數n相關，這容易給人一種假象。

因為，當n較小時，相關系數的波動較大，對有些樣本相關系數的絕對值易接近於1；當n較大時，相關系數的絕對值容易偏小。特別是當n=2時，相關系數的絕對值總為1。因此在樣本容量n較小時，我們僅憑相關系數較大就判定變數x與y之間有密切的線性關系是不妥當的。

Ⅱ 系數怎麼算

拿標准工時/每噸 32X0.37(工時) 30X7.52 相加得到總標准工時237.44.
實際工時13人每人11工時減去6.5工時.13x11-6.5=136.5工時.
237.44/136.5=1.74

Ⅲ 貝塔系數怎麼計算 具體

貝塔系數的計算

貝塔系數利用回歸的方法計算。貝塔系數為1即證券的價格與市場一同變動。貝塔系數高於1即證券價格比總體市場更波動。貝塔系數低於1（大於0）即證券價格的波動性比市場為低。

貝塔系數的計算公式

公式為：

其中ρam為證券a與市場的相關系數；σa為證券a的標准差；σm為市場的標准差。

據此公式，貝塔系數並不代表證券價格波動與總體市場波動的直接聯系。

不能絕對地說，β越大，證券價格波動（σa）相對於總體市場波動（σm）越大；同樣，β越小，也不完全代表σa相對於σm越小。

甚至即使β = 0也不能代表證券無風險，而有可能是證券價格波動與市場價格波動無關（ρam= 0），但是可以確定，如果證券無風險（σa），β一定為零。

拓展資料

1、貝塔系數概述

貝塔系數（Beta Coefficient）是一種評估證券系統性風險的工具，用以度量一種證券或一個投資證券組合相對總體市場的波動性。在股票、基金等投資術語中常見。

貝塔系數是統計學上的概念，它所反映的是某一投資對象相對於大盤的表現情況。其絕對值越大，顯示其收益變化幅度相對於大盤的變化幅度越大；絕對值越小，顯示其變化幅度相對於大盤越小。如果是負值，則顯示其變化的方向與大盤的變化方向相反；

大盤漲的時候它跌，大盤跌的時候它漲。由於我們投資於投資基金的目的是為了取得專家理財的服務,以取得優於被動投資於大盤的表現情況，這一指標可以作為考察基金經理降低投資波動性風險的能力。 在計算貝塔系數時,除了基金的表現數據外,還需要有作為反映大盤表現的指標。

2、貝塔系數應用

貝塔系數反映了個股對市場（或大盤）變化的敏感性，也就是個股與大盤的相關性或通俗說的「股性」。可根據市場走勢預測選擇不同的貝塔系數的證券從而獲得額外收益，特別適合作波段操作使用。

當有很大把握預測到一個大牛市或大盤某個大漲階段的到來時，應該選擇那些高貝塔系數的證券，它將成倍地放大市場收益率，為你帶來高額的收益；相反在一個熊市到來或大盤某個下跌階段到來時，你應該調整投資結構以抵禦市場風險，避免損失，辦法是選擇那些低貝塔系數的證券。

為避免非系統風險，可以在相應的市場走勢下選擇那些相同或相近貝塔系數的證券進行投資組合。比如：一支個股貝塔系數為1.3，說明當大盤漲1%時，它可能漲1.3%，反之亦然；但如果一支個股貝塔系數為-1.3%時，說明當大盤漲1%時，它可能跌1.3%，同理，大盤如果跌1%，它有可能漲1.3%。

貝塔系數是反映單個證券或證券組合相對於證券市場系統風險變動程度的一個重要指標。通過對貝塔系數的計算,投資者可以得出單個證券或證券組合未來將面臨的市場風險狀況.通常貝塔系數是用歷史數據來計算的，而歷史數據計算出來的貝塔系數是否具有一定的穩定性，將直接影響貝塔系數的應用效果。利用CHOW檢驗方法對我國證券市場已經實現股份全流通的上市公司進行檢驗後發現，大部分上市公司在實現股份全流通後，其貝塔系數並沒有發生顯著的改變，用貝塔系數進行系統風險的預測可靠性還是相當高的。

Ⅳ 績效系數的計算方法

績效系數:績效考核結果轉化為績效系數,實現其調節工資分配的功能。部門績效系數和個人績效系數均定義為百分制考核結果取百分率;其中部門長的個人績效系數為工作目標考核結果與各類專項考核結果(取百分率)的連乘積。 員工工資計算方法 ( 「個人崗、效工資和」 = 崗位技能工資+績效工資 )...」