공분산,covariance

Difference between r1.1 and the current

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= from ㄷㅎㅈ 2-2 22:40 =
 
두 데이터가 얼마나 같이 변하는지 나타내는 값.
(cf. [[분산,variance]]: 하나의 데이터가 변하는 정도를 나타내는 값)
 
데이터의 [[스케일,scale]]([[규모,scale]]?)에 따라 값이 달라짐. (e.g. 데이터가(''data의 size(length) 말고 data의 dispersion/distribution의 scale 말하는거 맞지? chk'') 10배 되면 공분산도 10배)
 
> $r_{XY} = \frac1{n-1} \sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X}) (Y_i - \bar{Y})$
 
 
= MKL 상관계수 =
cmp [[상관계수,correlation_coefficient]]
'''공분산'''에서 unit scale을 고려 안해도 되게 scale을 제거한 것이 상관계수??

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[[VG:공분산,covariance]]
 
[[WpKo:공분산]]
[[WpEn:Covariance]]
https://mathworld.wolfram.com/Covariance.html
[https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=1063348&cid=40942&categoryId=32215 두산백과: 공분산]
[https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3404964&cid=47324&categoryId=47324 수학백과: 공분산]
https://everything2.com/title/covariance
[[Zeta:공분산]]
 
Ndict:공분산
Ggl:공분산+covariance



[edit]

1. from ㄷㅎㅈ 2-2 22:40


두 데이터가 얼마나 같이 변하는지 나타내는 값.
(cf. 분산,variance: 하나의 데이터가 변하는 정도를 나타내는 값)

데이터의 스케일,scale(규모,scale?)에 따라 값이 달라짐. (e.g. 데이터가(data의 size(length) 말고 data의 dispersion/distribution의 scale 말하는거 맞지? chk) 10배 되면 공분산도 10배)

$\displaystyle r_{XY} = \frac1{n-1} \sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X}) (Y_i - \bar{Y})$


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2. MKL 상관계수

공분산,covariance Modified on 8:54 pm, October 5, 2023.
🎲 Random