Por tanto, el signo de la covarianza muestra la tendencia en la vinculación lineal entre las variables. La magnitud de la covarianza no es fácil de interpretar debido a que no está normalizada y, por tanto, depende de las magnitudes de las variables. La versión normalizada de la covarianza, conocida como coeficiente de correlaciónA pesar de esto, muestra por su magnitud la fuerza de la vinculación lineal.
Por tanto, debe hacerse una distinción entre:
- la covarianza de dos variables aleatorias, que es un parámetro de población que puede verse como una propiedad de la distribución de probabilidad conjunta; y
- la covarianza muestral, que al mismo tiempo de servir como descriptor de la muestra, además sirve como valor estimado del parámetro poblacional.
Esta función devuelve la covarianza anterior (población), el promedio de los productos de las desviaciones para cada par de puntos de datos en dos conjuntos de datos. Se utiliza para establecer la vinculación entre dos conjuntos de datos. A modo de ejemplo, puede examinar si mayores ingresos acompañan a mayores niveles de educación.
El CORVARIANCE.P La función emplea la próxima sintaxis para operar:
CORVARIANCE.P (matriz1, matriz2)
El CORVARIANCE.P La función tiene los siguientes argumentos:
- array1: esto es obligatorio y representa el primer rango de celdas de números enteros
- array2: esto además es necesario. Este es el segundo rango de celdas de números enteros.
Cabe señalar al mismo tiempo que:
- esta función ha reemplazado una función anterior (COVAR) y debe proporcionar una precisión mejorada y un nombre que refleje mejor su uso
- los argumentos deben ser números o nombres, matrices o referencias que contengan números
- si una matriz o un argumento de referencia contiene texto, valores lógicos o celdas vacías, esos valores se ignoran; a pesar de esto, se incluyen las celdas con valor cero
- Si array1 y array2 tener un número distinto de puntos de datos, COVARIANCE.P devuelve el #N / A valor de error
- si alguno array1 o array2 esta vacio, COVARIANCE.P devuelve el # DIV / 0! valor de error
- la covarianza poblacional viene dada por la fórmula:
- donde
- son los medios muestrales PROMEDIO (matriz1) y PROMEDIO (matriz2), y norte es el tamaño de la población.
Por favor, vea mi ejemplo a continuación:
