Perciò, Il segno di covarianza mostra l'andamento del collegamento lineare tra variabili. La grandezza della covarianza non è facile da interpretare poiché non è normalizzata e, perciò, dipende dalle grandezze delle variabili. La versione normalizzata della covarianza, conosciuta come coefficiente di correlazioneNonostante questo, mostra tramite la sua grandezza la forza della correlazione lineare.
Perciò, è necessario fare una distinzione tra:
- la covarianza di due variabili casuali, che è un parametro di popolazione che può essere visto come una proprietà della distribuzione di probabilità congiunta; e
- la covarianza campionaria, che oltre a servire come descrittore del campione, serve anche come valore stimato del parametro di popolazione.
Questa funzione restituisce la covarianza sopra menzionata (popolazione), la media dei prodotti delle deviazioni per ogni coppia di punti dati in due insiemi di dati. Viene utilizzata per stabilire la connessione tra due insiemi di dati. Come esempio, può esaminare se redditi più elevati sono accompagnati da livelli di istruzione più alti.
Il COVARIANZA.P La funzione utilizza la seguente sintassi per operare:
COVARIANZA.P (matrice1, matrice2)
Il COVARIANZA.P La funzione ha i seguenti argomenti:
- array1: questo è obbligatorio e rappresenta il primo intervallo di celle di numeri interi
- array2: anche questo è necessario. Questo è il secondo intervallo di celle di numeri interi.
Va notato allo stesso tempo che:
- questa funzione ha sostituito una funzione precedente (COVAR) e deve fornire una precisione migliorata e un nome che rifletta meglio il suo utilizzo
- gli argomenti devono essere numeri o nomi, matrici o riferimenti che contengono numeri
- se un array o un argomento di riferimento contiene testo, fino ad un massimo di, fino ad un massimo di; nonostante questo, fino ad un massimo di
- e array1 e array2 avere un numero diverso di punti dati, COVARIANCE.P restituire il #n / UN valore di errore
- se qualcuno array1 oh array2 è vuoto, COVARIANCE.P restituire il # DIV / 0! valore di errore
- la covarianza della popolazione è data dalla formula:
- dove
- sono le medie campionarie La funzione MEDIA (matrice1) e La funzione MEDIA (matrice2), e Nord è la dimensione della popolazione.
Per favore, guarda il mio esempio qui sotto:
