Калькулятор ковариации вычисляет ковариацию двух дискретных случайных величин, X и Y, и сообщает, как два набора данных связаны друг с другом. Наш калькулятор cov(x y) также показывает быстрые и точные результаты.
Ковариация — это измерение взаимосвязи между двумя случайными величинами, X и Y. Она показывает, насколько случайные величины могут различаться вместе.
Символ ковариации — Cov(X, Y).
Онлайн-калькулятор выборочной ковариации вычисляет выборочную ковариацию и генеральную ковариацию между двумя изменяемыми переменными X и Y.
Формула популяционной ковариации:
$$ \begin{align} \sigma_{XY}=\sum_{i=1}^N\frac{(x_i-\mu_X)(y_i-\mu_Y)}{N}\end{align} $$
Где,
Если X и Y напрямую связаны, то σXY положителен. Если X и Y обратно связаны, то σXY отрицательен.
Пример формулы ковариации:
$$ \begin{align} s_{XY} &=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{X})(y_i-\bar{Y})}{n-1}\end{align} $$
Где,
Положительные значения ковариации выражают положительную связь, а отрицательные значения ковариации указывают на отрицательную связь между двумя переменными.
Ковариационная статистика показывает тенденцию в линейных отношениях между переменными. Давайте рассмотрим пример расчета выборочной ковариации, чтобы прояснить ее концепцию!
Предположим, набор данных, в котором значения X и Y:
Х = 3, 4, 1, 5, 2
Y = 2, 6, 3, 4, 5
как найти ковариацию выборки и совокупности для этих двух переменных набора данных?
Среднее X̅ = 3 + 4 + 1 + 5 + 2/5 = 3
Среднее = 2 + 6 + 3 + 4 + 5/5 = 4
Уравнение ковариации совокупности:
$$ \begin{align} \sigma_{XY}=\sum_{i=1}^N\frac{(x_i-\mu_X)(y_i-\mu_Y)}{N}\end{align} $$
Ковариация совокупности = [(3-3) * (2-4)] + [(4-3) * (6-4)] + [(1-3) * (3-4)] + [(5-3 ) * (4-4)] + [(2-3) * (5-4)] / 5
= [(0) * (-2)] + [(1) * (2)] + [(-2) * (-1)] + [(2) * (0)] + [(-1) * (1)] / 5
= 3/5
= 0,6
Теперь мы вычисляем выборочную ковариацию с помощью уравнения ковариации следующим образом.
$$ \begin{align} s_{XY} &=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{X})(y_i-\bar{Y})}{n-1}\end{align} $$
Выборочная ковариация = [(3-3) * (2-4)] + [(4-3) * (6-4)] + [(1-3) * (3-4)] + [(5-3 ) * (4-4)] + [(2-3) * (5-4)] / 5-1
= [(0) * (-2)] + [(1) * (2)] + [(-2) * (-1)] + [(2) * (0)] + [(-1) * (1)] / 4
= 3/4
= 0,75
Используя формулу, мы можем определить, увеличиваются или уменьшаются единицы. Ковариация не использует единицы измерения, поэтому мы не можем определить степень, в которой переменные движутся вместе.
Наш онлайн-инструмент вычисляет статистическую взаимосвязь между двумя равными наборами данных (x, y). Вам просто нужно следовать указанным шагам.
Вход:
Выход:
Наш онлайн-калькулятор ковариации с вероятностью дает вам следующие результаты, если ввести необходимые данные в соответствующие поля.
Значение ковариации варьируется от -∞ до +∞.
Ковариация — это измерение, позволяющее выявить различия между двумя переменными, а с другой стороны, корреляция показывает, как связаны две переменные. Корреляция — это масштабированная версия ковариации.
Оба термина используются в статистических приложениях. Дисперсия относится к тому, насколько разбросан набор данных вокруг его среднего значения, а ковариация — это мера направленной взаимосвязи между двумя случайными величинами.
Ковариация может быть положительной или отрицательной. Отрицательная ковариация показывает, что между переменными существует противоположная связь. Это означает, что одно увеличение приводит к уменьшению другого.
Keep in touch
Contact Us© Copyright 2025 by calculatored.com