Deswegen, Das Vorzeichen der Kovarianz zeigt die Tendenz der linearen Beziehung zwischen den Variablen an. Die Größe der Kovarianz ist nicht leicht zu interpretieren, da sie nicht normalisiert ist, und, deshalb, von den Größen der Variablen abhängt. Die normalisierte Version der Kovarianz, bekannt als KorrelationskoeffizientAber trotzdem, zeigt durch ihre Größe die Stärke der linearen Beziehung.
Diese Funktion gibt die Kovarianz zurück, der Durchschnitt der Produkte der Abweichungen für jedes Datenpunktpaar in zwei Datensätzen. Sie wird verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Datensätzen zu bestimmen. Zum Beispiel, kann untersuchen, ob höhere Einnahmen mit höheren Bildungsniveaus einhergehen.
Das COVAR Die Funktion verwendet die folgende Syntax, um zu funktionieren:
Das COVAR Die Funktion hat die folgenden Argumente:
- Array1: dies ist obligatorisch und stellt den ersten Bereich von ganzen Zahlen dar
- Array2: das ist auch nötig. Dies ist der zweite Bereich von ganzen Zahlen.
Es ist auch zu beachten, dass:
- Diese Funktion wurde durch zwei neuere Funktionen ersetzt (COVARIANCE.P Ja KOVARIANZ. S) die eine höhere Präzision bieten können und deren Namen ihre Verwendung besser widerspiegeln. Obwohl diese Funktion weiterhin aus Gründen der Rückwärtskompatibilität verfügbar ist, sollten Sie in Zukunft die Verwendung der neuen Funktionen in Betracht ziehen, da diese Funktion in zukünftigen Excel-Versionen möglicherweise nicht mehr verfügbar ist.
- die Argumente müssen Zahlen oder Namen sein, Arrays oder Referenzen mit Zahlen
- wenn ein Array oder ein Referenzargument Text enthält, logische Werte oder leere Zellen, diese Werte werden ignoriert; aber trotzdem, Zellen mit Nullwert sind enthalten
- Und Array1 Ja Array2 eine unterschiedliche Anzahl von Datenpunkten haben, COVAR Gib die ... wieder #n / EIN Fehlerwert
- wenn irgendeins Array1 Ö Array2 ist leer, COVAR Gib die ... wieder # DIV / 0! Fehlerwert
- die Kovarianz wird durch die Formel gegeben:
- wo
- sind die Stichprobenmittel DURCHSCHNITT (Matrix1) Ja DURCHSCHNITT (Matrix2), Ja Norden ist die Stichprobengröße.
Bitte, siehe mein Beispiel unten:
