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一、相关分析
相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。
为了确定相关变量之间的关系，首先应该收集一些数据，这些数据应该是成对的。例如，每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点，这一组点集称为“散点图”。
根据散点图，当自变量取某一值时，因变量对应为一概率分布，如果对于所有的自变量取值的概率分布都相同，则说明因变量和自变量是没有相关关系的。反之，如果，自变量的取值不同，因变量的分布也不同，则说明两者是存在相关关系的。
两个变量之间的相关程度通过相关系数r来表示。相关系数r的值在-1和1之间，但可以是此范围内的任何值。正相关时，r值在0和1之间，散点图是斜向上的，这时一个变量增加，另一个变量也增加；负相关时，r值在-1和0之间，散点图是斜向下的，此时一个变量增加，另一个变量将减少。r的绝对值越接近1，两变量的关联程度越强，r的绝对值越接近0，两变量的关联程度越弱。
二、相关分析的种类
1、按相关的程度分为完全相关、不完全相关和不相关
1）两种依存关系的标志，其中一个标志的数量变化由另一个标志的数量变化所确定，则称完全相关，也称函数关系。
2）两个标志彼此互不影响，其数量变化各自独立，称为不相关。
3）两个现象之间的关系，介乎完全相关与不相关之间称不完全相关。
2、按相关的方向分为正相关和负相关
1）正相关指相关关系表现为因素标志和结果标志的数量变动方向一致。
2）负相关指相关关系表现为因素标志和结果标志的数量变动方向是相反的。
3、按相关的形式分为线性相关和非线性相关
一种现象的一个数值和另一现象相应的数值在指教坐标系中确定为一个点，称为线性相关。
4、按影响因素的多少分为单相关和复相关
1）如果研究的是一个结果标志同某一因素标志相关，就称单相关。
2）如果分析若干因素标志对结果标志的影响，称为复相关或多元相关。
三、相关性的衡量——相关系数
相关系数，或称线性相关系数、皮氏积矩相关系数(Pearson product-moment correlationcoefficient, PPCC)等，是衡量两个随机变量之间线性相关程度的指标。它由卡尔·皮尔森(KarlPearson)在1880年代提出，现已广泛地应用于科学的各个领域。
相关系数计算公式相关系数(r)的定义如图所示。
其关系表现为以下三种变化：
第一，正相关，一个变量增加或减少时，另一个变量也相应增加或减少；
第二，负相关，一个变量增加或减少时，另一个变量却减少或增加；
第三，无相关，说明两个变量是独立的，即由一个变量值，无法预测另一个变量值。
统计学中，就用“相关系数”来从数量上描述两个变量之间的相关程度，用符号“r"来表示。
相关系数取值范围限于：-1≤r≤+1
相关系数表示的意义：
相关系数（r） 0.00 0.00...±0.3 ±0.30...±0.50 ±0.50...±0.80 ±0.80...±1.00
相关程度 无相关 微正负相关 实正负相关 显著正负相关 高度正负相关
四、相关系数在excel中计算
方法一：通过系统中的“相关分析”，我们就可以对多只货币币种之间的相关、交叉关系进行定量分析。如果交易者希望分散他/她的投资组合，或者想加码但是不想投资在同一个货币对，或者仅仅想了解他们的交易风险有多大，或者仅为了寻找相关系数微正负相关的货币对建立品种组合池，那么相关性分析可以提供不错的帮助。下面介绍具体计算方法：
首先从MT4的工具菜单的历史数据中心导出数据，例如EURESD和GBPUSD的日线数据到CSV文件中。
然后打开这两个文件，再新建一个空白EXCEL文件。
为了避免日期错位，建议把这两个文件中的“指定时间周期的收盘价数据”复制到空白文件中，如下图，我选择的是10月14日-11月14日的数据：
在表中随便选择一个空白处，输入函数“CORREL(array1,array2)”，其中：
Array1 第一组数值单元格区域。
Array2 第二组数值单元格区域。
计算得到的数值就是EURESD和GBPUSD的相关系数，当然你也可以同样方法计算货币对的振幅值相关性。
方法二：在Excel中，选择菜单“工具－加载宏”把“分析工具库”加载进去；选择菜单“工具－数据分析”，然后选择相应的分析功能执行。
来源：http://wiki.mbalib.com/wiki/相关分析
http://baike.so.com/doc/5402136.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c23f195010131pt.html
http://wenda.so.com/q/1362481113068629
http://forexfactory.i.sohu.com/blog/view/105184122.htm
