Coeficiente de Pearson
¿Qué es el coeficiente de Pearson?
El coeficiente de Pearson es un tipo de coeficiente de correlación que representa la relación entre dos variables que se miden en el mismo intervalo o escala de razón. El coeficiente de Pearson es una medida de la fuerza de la asociación entre dos variables continuas.
Comprender el coeficiente de Pearson
Para encontrar el coeficiente de Pearson, también conocido como coeficiente de correlación de Pearson o coeficiente de correlación producto-momento de Pearson, las dos variables se colocan en un diagrama de dispersión. Las variables se denotan como X e Y. Debe haber cierta linealidad para que se calcule el coeficiente; un diagrama de dispersión que no muestre ningún parecido con una relación lineal será inútil. Cuanto más se asemeje a una línea recta del diagrama de dispersión, mayor será la fuerza de asociación. Numéricamente, el coeficiente de Pearson se representa de la misma manera que un coeficiente de correlación que se utiliza en la regresión lineal, que va de -1 a +1. Un valor de +1 es el resultado de una relación positiva perfecta entre dos o más variables. Las correlaciones positivas indican que ambas variables se mueven en la misma dirección. Por el contrario, un valor de -1 representa una relación negativa perfecta. Las correlaciones negativas indican que a medida que una variable aumenta, la otra disminuye; están inversamente relacionados. Un cero indica que no hay correlación.
Conclusiones clave
- El coeficiente de Pearson es un coeficiente de correlación matemática que representa la relación entre dos variables, denotadas como X e Y.
- Los coeficientes de Pearson van de +1 a -1, donde +1 representa una correlación positiva, -1 representa una correlación negativa y 0 representa ninguna relación.
- El coeficiente de Pearson muestra correlación, no causalidad.
- Al matemático y estadístico inglés Karl Pearson se le atribuye el desarrollo de muchas técnicas estadísticas, incluido el coeficiente de Pearson, la prueba de chi-cuadrado, el valor p y la regresión lineal.
Beneficios del coeficiente de Pearson
Para un inversor que desee diversificar una cartera, el coeficiente de Pearson puede resultar útil. Cálculos a partir de diagramas de dispersión de rendimientos históricos entre pares de activos, como acciones-bonos, acciones-materias primas, bonos-bienes raíces, etc., o activos más específicos, como acciones de gran capitalización, acciones de pequeña capitalización y deuda. Renta variable de mercados emergentes: producirá coeficientes de Pearson para ayudar al inversor a armar una cartera basada en parámetros de riesgo y rendimiento. Sin embargo, tenga en cuenta que un coeficiente de Pearson mide la correlación, no la causalidad, lo que significa que una variable produjo un resultado en la otra variable. Si las acciones de alta y pequeña capitalización tienen un coeficiente de 0,8, no se sabrá qué causó la relativamente alta fuerza de asociación.
¿Quién era Karl Pearson?
Karl Pearson (1857 – 1936) fue un académico inglés y un prolífico colaborador en los campos de las matemáticas y la estadística. Se le acredita como el principal fundador de la estadística moderna y un defensor de la eugenesia. Aparte del coeficiente del mismo nombre, Pearson es conocido por los conceptos de prueba de chi-cuadrado y valor p, entre otros, y el desarrollo de regresión lineal y clasificación de distribuciones. En 1911, Pearson fundó el primer departamento de estadística universitaria del mundo, el Departamento de Estadística Aplicada del University College London.
En 1901, Pearson fundó la primera revista de estadísticas modernas titulada Biometrika.