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Calculateur de covariance

Results

Introduction du calculateur de covariance

La covariance est la mesure de la relation entre deux variables aléatoires (X, Y) est appelée covariance. Le calculateur de covariance en ligne fournit une solution pour apprendre et calculer vos valeurs rapidement.

Ces variables sont des nombres positifs ou négatifs et notées par

$$\text{Cov(X, Y)}$$

La valeur positive indique la relation positive tandis que la valeur négative indique la relation négative.

Une covariance positive révèle que chacune des deux variables a tendance à se déplacer dans la même direction tandis qu'une valeur de covariance négative indique que chacune des deux variables a tendance à se déplacer dans la direction opposée.

Pour en savoir plus sur les calculs et le processus effectué par la calculatrice de covariance de x et y, retrouvez le tutoriel de covariance complet.

Covariance Calculator

Dans cet exemple, vous verrez comment les variables varient ensemble, comme indiqué dans le graphique ci-dessus. Dans le graphique du milieu (covariance proche de zéro), ces points n'ont aucune relation et c'est une covariance pratiquement nulle.

Si vous avez une très forte covariance négative, les points vont voyager ensemble dans la même direction négative, comme indiqué dans le graphique de gauche.

Si vous avez une grande covariance positive, les points vont voyager ensemble dans la même direction positive, comme le montre le graphique de droite.

Pour trouver des valeurs moyennes avec différentes fonctionnalités, essayez « Calculatrice de moyenne » et « Calculatrice de point médian ».

Formule de covariance pour calculer la covariance de l'échantillon?

Dans le monde des statistiques et des probabilités, la formule de covariance calcule la covariance d'échantillon entre deux variables aléatoires modifiables X et Y. Le calculateur de covariance d'échantillon en ligne utilise la même formule de covariance pour calculer les résultats. La formule de covariance est la suivante :

Formule pour déterminer la covariance entre deux variables

$$Cov (X,Y) =$$

$$\sum_{i=1}^n (X - \overline X)(Y - \overline Y)$$

cov (X,Y) = Covariance entre X et Y

x et y = composantes de X et Y

$$\overline x \; and \; \overline y =\;mean\; of \; X \; and \;Y $$

n = nombre de membres

Cette formule de covariance aide le calculateur de covariance en ligne avec probabilité à trouver des résultats précis selon les valeurs des ensembles de données. Dans une opération mathématique, il peut parfois y avoir des valeurs restantes que vous souhaitez connaître. Vous pouvez utiliser la Calculatrice des restes pour en savoir plus sur les calculs de ces valeurs restantes.

Le calculateur de covariance détecte-t-il la covariance négative?

La covariance peut être positive, négative ou égale à zéro. Si 2 variables varient dans le même sens, la covariance sera positive. S'ils voyagent en sens inverse, ce sera une covariance positive.

Le calculateur de covariance de x et y ne vous montre pas la valeur, qu'il s'agisse d'une covariance positive ou négative. Mais les résultats calculés par ce calculateur de covariance et de corrélation vous permettent de savoir facilement s'il s'agit d'une covariance positive ou négative.

Si les valeurs ne varient pas ensemble, alors la covariance sera de 0. La variance n'est pas négative et vous pouvez en apprendre plus sur la variance et ses calculs à partir d'ici.

Qu'est-ce que la corrélation?

Il mesure la force d'une relation linéaire entre 2 variables. Les variables quantitatives sont la taille et le poids.

En covariance, la corrélation est obtenue lorsque les données sont standardisées. La corrélation reste la même lorsque le changement se produit dans l'échelle ou l'emplacement alors que la covariance serait modifiée.

Le calculateur de covariance et de corrélation travaille sur la méthodologie pour traiter correctement la relation et afficher des résultats précis instantanément.

Covariance vs corrélation

Points Covariance Correlation
Meanings of Covariance and Correlation It indicates the measurement between two random variables X and Y It indicates the measurement that how strongly two variables are related
What is it? It is a measurement of correlation It is a scaled version of covariance
Values of Covariance and Correlation It exists between -∞ and + ∞ It exists between -1 and +1
Change in scale Affects the value of the covariance Does not affect the value of the correlation
Unit No Yes

La relation entre les deux concepts peut être connue par une formule donnée :

$$_ρ(X,Y) = \frac{cov(X,Y)}{_ρX_ρY}$$

  • ρ X, Y = La corrélation entre les variables X et Y
  • Cov (X,Y) = La covariance entre les variables X et Y
  • σX = L'écart type (SD) de la variable X
  • σY = L'écart type (SD) de la variable Y

Pour apprendre la division standard et ses calculs sur le temps d'exécution, utilisez Calculateur de déviation standard à cette fin.

Comment trouver un exemple de calculateur de covariance?

Vous pouvez trouver un exemple de calculateur de covariance en ligne, car le Web propose de nombreux outils gratuits pour calculer un échantillon de covariance. Il vous suffit de rechercher pour trouver le meilleur calculateur de covariance de population avec probabilité qui vous montre les résultats précis.

Comment calculer la covariance?

Le calculateur de covariance de population avec étapes est toujours une solution efficace et sans erreur pour calculer la covariance de l'échantillon. La calculatrice de covariance de x et y est la meilleure option pour calculer la covariance de l'échantillon car elle utilise la même formule et les mêmes méthodes.

Covariance pour deux variables aléatoires X = 2, 4, 6, 8 et Y = 1, 3, 5, 7. Estimer la force de l'interdépendance linéaire entre elles.

  Calculation Summary
Dataset X 2, 4, 6, 8
Dataset Y 1, 3, 5, 7
cov (X,Y) 5

covariance equation

Comment calculer l'équation de covariance?

Dans cet exemple, nous saurons comment calculer des équations de covariance d'échantillon. Passons à un exemple pour trouver la covariance pour cet ensemble de quatre points de données.

X = 2,1, 2,5, 3,6, 4,0

Y = 8, 10, 12, 14

$$Cov(X,Y)=$$

$$\frac{\sum(X - \overline X)(Y - \overline Y)}{n-1}$$

Ici, est la somme des valeurs X soustrayez la moyenne de x (`x ) multipliée par Y soustrayez la moyenne de Y (`Y ). Cette toute équation divisée par n – 1

La première chose que nous devons trouver, c'est la moyenne de X et la moyenne de Y. Eh bien, si je les additionne et que je divise par 4. Alors j'obtiens :

X = 2,1, 2,5, 3,6, 4,0 (`X ) = 3,1

Y = 8, 10, 12, 14 (`Y ) = 11

Maintenant, j'ai toutes les valeurs à mettre dans la formule de covariance.

Tout d'abord, nous allons simplement résoudre cette partie (X -`X) (Y - `Y) de notre équation.

(Ici, dans la première partie, nous prenons des valeurs X et soustrayons la moyenne de X et les multiplions par les valeurs Y correspondantes et soustrayons la moyenne de Y et ainsi de suite. Il suffit de regarder.)

covariance equation

La covariance est donc de 2,267.

Cette réponse est positive et nous dit que ces valeurs tendent ensemble dans une direction positive. L'utilisation du calculateur de covariance et de corrélation est le moyen le plus rapide de calculer tout cela sans passer beaucoup de temps.

Comment utiliser le calculateur de covariance?

Le calculateur de covariance de population détermine la relation statistique, une mesure entre les deux ensembles de données de population (x, y) et trouve également la moyenne de leur échantillon. La variance d'une variable est équivalente à la variance de l'autre variable car ce sont des valeurs modifiables.

Covariance Calculator

Le calculateur de covariance de population aide les élèves du secondaire à résoudre des problèmes de covariance. Si un élève ne sait pas comment trouver la covariance, il doit essayer notre exemple de calculateur de covariance pour déterminer la relation linéaire entre deux variables.

Nous présentons également d'autres calculatrices mathématiques telles que Calculatrice de facteurs et Calculatrice de facteurs. Utilisez-les si vous le souhaitez, nos calculatrices sont absolument gratuites.

J'espère que notre calculateur de matrice de covariance sera également utile et facile à utiliser pour vous, comme nos autres outils. Merci de rester avec nous.


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