Risposta:
Un uso della co-varianza è studiare la correlazione.
Spiegazione:
Quando abbiamo dati di esempio relativi a due variabili dipendenti, la co-varianza diventa rilevante.
La co-varianza è una misura dell'effetto della variazione tra le due variabili.
Quando abbiamo due variabili dipendenti che dicono X e Y, possiamo studiare la variazione all'interno dei valori di X - questo è
# Sigma_x ^ 2 # la variazione all'interno dei valori di Y è la varianza di y
# Sigma_y ^ 2 # .Lo studio della variazione simultanea tra X e Y è chiamato COV (X, Y) o
#sigma_ (xy) # .
Cosa succede se una persona di tipo A riceve sangue B? Cosa succede se una persona di tipo AB riceve sangue B? Cosa succede se una persona di tipo B riceve O sangue? Cosa succede se una persona di tipo B riceve sangue AB?
Per iniziare con i tipi e ciò che possono accettare: un sangue può accettare sangue A o O sangue non B o AB. Il sangue B può accettare sangue B o O Non sangue A o AB. Il sangue AB è un tipo di sangue universale che significa che può accettare qualsiasi tipo di sangue, è un destinatario universale. C'è sangue di tipo O che può essere usato con qualsiasi tipo di sangue, ma è un po 'più complicato del tipo AB in quanto può essere somministrato meglio di quello ricevuto. Se i tipi di sangue che non possono essere miscelati vengono mescolati per qualche motivo, le c
Cos'è una covarianza di esempio? + Esempio
La covarianza campione è una misura di quanto le variabili differiscano l'una dall'altra all'interno di un campione. Covariance ti dice come due variabili sono legate l'una all'altra su una scala lineare. Ti dice quanto è fortemente correlata la tua X alla tua Y. Ad esempio, se la tua covarianza è maggiore di zero, significa che la tua Y aumenta man mano che la tua X aumenta. Un campione in statistica è solo un sottoinsieme di una popolazione o gruppo più grande. Ad esempio, puoi prendere un campione di una scuola elementare nel paese piuttosto che raccogliere dati da ogni scuol
Qual è la differenza tra una matrice di correlazione e una matrice di covarianza?
Una matrice di covarianza è una forma più generalizzata di una semplice matrice di correlazione. La correlazione è una versione in scala della covarianza; si noti che i due parametri hanno sempre lo stesso segno (positivo, negativo o 0). Quando il segno è positivo, si dice che le variabili siano correlate positivamente; quando il segno è negativo, si dice che le variabili siano negativamente correlate; e quando il segno è 0, si dice che le variabili non sono correlate. Si noti inoltre che la correlazione è adimensionale, poiché il numeratore e il denominatore hanno le stesse unit