เครื่องคำนวณความแปรปรวนร่วมจะคำนวณความแปรปรวนร่วมของตัวแปรสุ่มที่ไม่ต่อเนื่องสองตัว ได้แก่ X และ Y และบอกว่าข้อมูลสองชุดมีความสัมพันธ์กันอย่างไร เครื่องคำนวณ cov(x y) ของเรายังแสดงผลลัพธ์ที่รวดเร็วและแม่นยำอีกด้วย
ความแปรปรวนร่วมคือการวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสุ่มสองตัว ได้แก่ X และ Y ซึ่งบ่งชี้ว่าตัวแปรสุ่มสามารถแปรผันร่วมกันได้มากเพียงใด
สัญลักษณ์ของความแปรปรวนร่วมคือ Cov(X, Y)
เครื่องคำนวณความแปรปรวนร่วมตัวอย่างทางออนไลน์จะคำนวณความแปรปรวนร่วมตัวอย่างและความแปรปรวนร่วมของประชากรระหว่างตัวแปร X และ Y ที่เปลี่ยนแปลงได้สองตัว
สูตรความแปรปรวนร่วมของประชากร:
$$ \begin{align} \sigma_{XY}=\sum_{i=1}^N\frac{(x_i-\mu_X)(y_i-\mu_Y)}{N}\end{align} $$
ที่ไหน,
ถ้า X และ Y มีความสัมพันธ์กันโดยตรง ดังนั้น σXY จะเป็นค่าบวก ถ้า X และ Y มีความสัมพันธ์กันแบบผกผัน ดังนั้น σXY จะเป็นลบ
ตัวอย่างสูตรความแปรปรวนร่วม:
$$ \begin{align} s_{XY} &=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{X})(y_i-\bar{Y})}{n-1}\end{align} $$
ที่ไหน,
ค่าความแปรปรวนร่วมเชิงบวกแสดงความสัมพันธ์เชิงบวก และค่าความแปรปรวนร่วมเชิงลบบ่งชี้ความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างตัวแปรสองตัว
สถิติความแปรปรวนร่วมแสดงแนวโน้มในความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร เรามาทบทวนตัวอย่างเพื่อคำนวณความแปรปรวนร่วมตัวอย่างเพื่อทำความเข้าใจแนวคิดของมันกันดีกว่า!
สมมติว่าชุดข้อมูลที่มีค่าของ X และ Y เป็น:
X = 3, 4, 1, 5, 2
วาย = 2, 6, 3, 4, 5
จะค้นหาความแปรปรวนร่วมสำหรับตัวอย่างและประชากรสำหรับตัวแปรชุดข้อมูลทั้งสองนี้ได้อย่างไร
ค่าเฉลี่ย X̅ = 3 + 4 + 1 + 5 + 2 / 5 = 3
ค่าเฉลี่ย Ō = 2 + 6 + 3 + 4 + 5 / 5 = 4
สมการความแปรปรวนร่วมของประชากรคือ:
$$ \begin{align} \sigma_{XY}=\sum_{i=1}^N\frac{(x_i-\mu_X)(y_i-\mu_Y)}{N}\end{align} $$
ความแปรปรวนร่วมของประชากร = [(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
ตอนนี้เราคำนวณความแปรปรวนร่วมตัวอย่างโดยใช้สมการความแปรปรวนร่วมดังนี้
$$ \begin{align} s_{XY} &=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{X})(y_i-\bar{Y})}{n-1}\ สิ้นสุด{align} $$
ความแปรปรวนร่วมตัวอย่าง = [(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
เมื่อใช้สูตร เราสามารถระบุได้ว่าหน่วยเพิ่มขึ้นหรือลดลง ความแปรปรวนร่วมไม่ได้ใช้หน่วยการวัด ดังนั้นเราจึงไม่สามารถระบุระดับที่ตัวแปรเคลื่อนที่ไปด้วยกันได้
เครื่องมือออนไลน์ของเราจะคำนวณความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างชุดข้อมูลที่เท่ากันสองชุด (x, y) คุณเพียงแค่ต้องทำตามขั้นตอนที่กำหนด
ป้อนข้อมูล:
เอาท์พุท:
เครื่องคำนวณความแปรปรวนร่วมออนไลน์ของเราที่มีความน่าจะเป็นจะให้ผลลัพธ์ต่อไปนี้ โดยการใส่ข้อมูลที่จำเป็นลงในฟิลด์ที่กำหนด
ค่าความแปรปรวนร่วมมีตั้งแต่ -∞ ถึง +∞
ความแปรปรวนร่วมคือการวัดเพื่อระบุว่าตัวแปรสองตัวต่างกันอย่างไร และในอีกด้านหนึ่ง ความสัมพันธ์จะบ่งชี้ว่าตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กันอย่างไร สหสัมพันธ์คือเวอร์ชันปรับขนาดของความแปรปรวนร่วม
ทั้งสองคำนี้ใช้ในการประยุกต์ทางสถิติ ความแปรปรวนหมายถึงการแพร่กระจายของชุดข้อมูลรอบๆ ค่าเฉลี่ย ในขณะที่ความแปรปรวนร่วมคือการวัดความสัมพันธ์เชิงทิศทางระหว่างตัวแปรสุ่มสองตัว
ความแปรปรวนร่วมอาจเป็นบวกหรืออาจเป็นลบ ความแปรปรวนร่วมเชิงลบเผยให้เห็นว่ามีความสัมพันธ์ที่ตรงกันข้ามระหว่างตัวแปร หมายความว่าการเพิ่มอันหนึ่งทำให้อีกอันหนึ่งลดลง
ติดต่อเรา
ติดต่อเรา© ลิขสิทธิ์ 2026 โดย calculatored.com