Znaczenie słowa "covariance" w słowniku

W teorii prawdopodobieństwa i statystyce kowariancja jest miarą tego, jak wiele zmiennych losowych zmienia się razem. Jeśli większe wartości jednej zmiennej odpowiadają głównie wyższym wartościom innej zmiennej, a to samo dotyczy mniejszych wartości, tzn. Zmienne wykazują podobne zachowanie, kowariancja jest dodatnia. W odwrotnym przypadku, gdy większe wartości jednej zmiennej odpowiadają głównie mniejszych wartościach drugiego, tj. Zmienne wykazują tendencję do wykazania odwrotnego zachowania, kowariancja jest ujemna. Znak kowariancji wykazuje tendencję do liniowego związku między zmiennymi. Współczynnik kowariancji nie jest łatwy do zinterpretowania. Znormalizowana wersja kowariancji, współczynnik korelacji, pokazuje jednak jego siłę stosunku liniowego. NaleŜy dokonać rozróŜnienia między zmienną losową dwóch zmiennych, która jest parametrem populacji, która moŜe być postrzegana jako własność wspólnego rozkładu prawdopodobieństwa, a takŜe próbka kowariancji, która służy jako szacunkowa wartość parametru. In probability theory and statistics, covariance is a measure of how much two random variables change together. If the greater values of one variable mainly correspond with the greater values of the other variable, and the same holds for the smaller values, i.e., the variables tend to show similar behavior, the covariance is positive. In the opposite case, when the greater values of one variable mainly correspond to the smaller values of the other, i.e., the variables tend to show opposite behavior, the covariance is negative. The sign of the covariance therefore shows the tendency in the linear relationship between the variables. The magnitude of the covariance is not easy to interpret. The normalized version of the covariance, the correlation coefficient, however, shows by its magnitude the strength of the linear relation. A distinction must be made between the covariance of two random variables, which is a population parameter that can be seen as a property of the joint probability distribution, and the sample covariance, which serves as an estimated value of the parameter.