Korelasyon matrisi, istatistiksel analizlerde çok kullanılan ve değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçen bir araçtır. Özellikle, bir veri setindeki değişkenlerin nasıl birbirleriyle ilişkili olduğunu anlamak istediğinizde kullanılır.

Örneğin, bir finansal analizde, hisse senedi fiyatları, gelir düzeyi ve faiz oranları gibi çeşitli finansal göstergeleri içeren bir veri seti düşünelim. Korelasyon matrisi, bu göstergeler arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılabilir.

Korelasyon matrisi, her bir değişkenin diğer değişkenlerle olan ilişkisini gösteren bir kare matristir. Değerler genellikle -1 ile +1 arasında değişir.

  • -1’e yakın bir değer, negatif bir ilişkiyi gösterir. Örneğin, bir değişkenin artmasıyla diğerinin azaldığına işaret eder.
  • +1’e yakın bir değer, pozitif bir ilişkiyi gösterir. İki değişken arasında doğrusal bir ilişki olduğunu ve birlikte hareket ettiklerini ifade eder.
  • 0’a yakın bir değer, iki değişken arasında bir ilişki olmadığını gösterir.

Aşağıda Hisse Senedi, Gelir ve Faiz Oranı Korelasyon Matrisini inceleyelim:

Korelasyon MatrisiHisse SenediGelirFaiz Oranı
Hisse Senedi10.8-0.6
Gelir0.810.3
Faiz Oranı-0.60.31

Bu matriste, her bir değişkenin kendisiyle olan korelasyonu 1’dir, çünkü bir değişkenin kendisiyle olan ilişki tamdır. Diğer hücrelerdeki değerler, karşılık gelen değişkenler arasındaki ilişkiyi gösterir.

Örneğin, “Hisse Senedi” ile “Gelir” arasındaki 0.8’lik korelasyon katsayısı, bu iki değişken arasında güçlü bir pozitif ilişki olduğunu gösterir. Yani, hisse senedi fiyatları arttığında gelirin de arttığı söylenebilir.

Ancak, “Hisse Senedi” ile “Faiz Oranı” arasındaki -0.6’lık korelasyon katsayısı, bu iki değişken arasında güçlü bir negatif ilişki olduğunu gösterir. Yani, faiz oranları yükseldiğinde hisse senedi fiyatlarının düştüğü söylenebilir.

Korelasyon matrisi, veri setinizdeki değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamanıza yardımcı olabilir. Bu bilgi, finansal analiz, pazar araştırması, tıbbi araştırmalar ve birçok başka alanda kullanılabilir.