Bereken Covariance

Leer die standaard kovariansieformule en die komponente daarvan. Die standaard formule vir die berekening van die kovariansie is ${ Displaystyle Sigma (x_ {i} -x _ { text {avg}}) (Y_ {i} -y _ { text {avg}}) / (n-1)}$.Om hierdie formule te gebruik, moet u die betekenis van die veranderlikes en simbole ken:

• ${ displaystyle Sigma}$ -Hierdie simbool is die Griekse letter `sigma`. In wiskundige funksies beteken dit om `n reeks van wat volg op te tel. In hierdie formule beteken dit Σ-teken dat jy die waardes in die teller van die breuk bereken, en hulle daarna almal bytel, waarna jy dit totaal deel deur die noemer.
• ${ displaystyle x_ {i}}$ -U kan hierdie veranderlike as `x sub I` lees. Die subskripsie ek verteenwoordig `n toonbank. Dit beteken dat jy `n berekening vir elke waarde van x in jou datastel gaan doen.
• ${ displaystyle x_ {avg}}$ -Die `avg` dui aan dat x (avg) die gemiddelde waarde van alle x data punte is. Die gemiddelde word ook soms as `n x geskryf met `n kort horisontale lyn bokant dit. In die styl lees jy die veranderlike as `x-bar`, maar dit beteken steeds die gemiddelde van die data-insameling.
• ${ displaystyle y_ {i}}$ -U kan hierdie veranderlike as `y sub I` lees. Die subskripsie I is die teller. Dit beteken dat jy `n berekening vir elke waarde van y in jou datastel gaan doen.
• ${ displaystyle y_ {avg}}$ -Die `avg` dui aan dat y (avg) die gemiddelde waarde van alle x data punte is. Die gemiddelde word ook soms as `n y geskryf met `n kort horisontale lyn bokant dit. In die styl lees jy die veranderlike as `y-bar`, maar dit beteken steeds die gemiddelde van die data-insameling.
• ${ displaystyle n}$ -Hierdie veranderlike is die aantal elemente in u datastel. Onthou dat in `n kovariansie probleem, `n enkele `element` bestaan ​​uit beide `n x waarde en `n y waarde. Die waarde `n `is die aantal pare data punte, nie individuele getalle nie.

Let op die herhalende berekeninge. Covariance is `n berekening wat jy `n paar keer met die hand moet doen, sodat jy die betekenis van die resultaat verstaan. As jy egter covariantie gereeld gaan gebruik vir die interpretasie van data, dan het jy `n vinniger en outomatiese manier om nodig om die resultate te verkry. Dit is jy nou inmiddels dalk opgelet dat by ons relatief klein data-insameling van slegs nege gegevensparen, die berekeninge bestaan ​​uit twee gemiddeldes, agttien afsonderlike aftrekking, nege vermenigvuldigingen, `n opsomming, en uiteindelik nog `n deling. Dit is 31 relatief klein berekeninge om die oplossing te vind. Op die manier waarop u die risiko loop om negatiewe tekens te ontbreek of die resultate verkeerd te gebruik, is die antwoord nie meer korrek nie.

Soek aanlyn vir kovariansie sakrekenaars. Verskeie skole, maatskappye of ander bronne het webwerwe wat die kovariansiewaardes baie maklik vir u bereken. Gebruik die soekterme `kovariansie sakrekenaar` in `n soekenjin.

Soek vir `n positiewe of negatiewe verhouding. Die kovariansie is `n enkele statistiese figuur wat die verband tussen een datastel en die ander aandui. In die voorbeeld wat in die inleiding genoem word, word die lengte en die gewig gemeet. Jy sal verwag dat as mense groei, sal hul gewig ook toeneem, wat lei tot `n positiewe kovariansie-aansig. Nog `n voorbeeld: Gestel dat data versamel word wat die aantal ure aandui wat `n persoon gholf oefen en die telling wat hy of sy bereik. In hierdie geval verwag jy `n negatiewe kovariansie, wat beteken dat as die aantal opleidingstye toeneem, die golf telling sal afneem. (In gholf is `n laer telling beter).

• Oorweeg die versameling van monster data hierbo bereken. Die gevolglike kovariansie is -8.07. Die minusteken beteken dat deur die x-waardes te verhoog, die y-waardes neig om te val. Jy kan sien dat dit waar is deur na sommige van die waardes te kyk. Byvoorbeeld, die x-waardes van 1 en 2 stem ooreen met die y-waardes van 7, 8 en 9. Die x-waardes van 8 en 12 word onderskeidelik aan die y-waardes van 3 en 2 gekoppel.