Ta strona używa plików cookies.
Polityka Prywatności
Informacje o cookies
AKCEPTUJĘ

Kowariancja

Czym jest kowiarancja?

Kowiarancja to innymi słowy miara zależności liniowej między zmiennymi losowymi X i Y.
Miara kowariancji opiera się w głównej mierze na badaniu wspólnej zmienności danych X i Y. Jeżeli zależność liniowa nie występuje między X i Y to kowariancja będzie bliska 0 ( cov(X,Y) = 0 ). Natomiast jeżeli zależność będzie mocna to wartość kowariancji będzie daleka od zera, czyli (cov(X,Y)>0). Może jednak być także wystąpić przypadek, kiedy to okaże się, że zmienne X i Y będą skorelowane ujemnie, wówczas wyjdzie nam ujemna wartość korelacji (cov (X, Y) < 0).
Jest ona miarą pośrednią, która wykorzystywana jest do wyliczenia współczynnika korelacji, dzięki czemu na jego podstawie jesteśmy w stanie określić czy występuje i jak duża jest zależność liniowa.

Wzór na kowiarancję

cov(X,Y)=E(XY)−(E(X)E(Y))
Jak go rozumieć?
- cov(X,Y) - to kowariancja zachodzącą pomiędzy X i Y
- X i Y - to zmienne
- E – to wartość oczekiwana.

W celu obliczenia kowiarancji pomiędzy dwiema zmiennymi X i Y należy obliczyć najpierw iloczyn pomiędzy wynikami jednej oraz drugiej zmiennej, następnie wyciągnąć z otrzymanych wyników wartość oczekiwaną, czyli średnią arytmetyczną, a następnie odjąć iloczyn wartości oczekiwanych dla X i Y od wartości oczekiwanej iloczynów tych zmiennych.

Wady kowiarancji

Bardzo zauważalną wadą przy liczeniu kowariancji jako charakterystyki zależności jest przede wszystkim to, że jej wartość zależy od jednostek pomiaru obu cech. Nie można zatem miarodajnie określać stopnia intensywności zależności.

4

dziedziny naukowe

30

Ciekawych artykułów

10050

Zadowolonych użytkowników serwisu

3000

Wymienionych maili z naszymi użytkownikami :-)