<> = 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?? ---- [[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