Covarianța empirică a explicat pur și simplu

De ce ai nevoie:

• variabile statistice
• medie aritmetică
• Lecturi
• probă

Înțelegeți declarația de covarianță

Covarianța empirică este o măsură nestandardizată care descrie relația liniară dintre două variabile statistice. De obicei aveți un eșantion (x_eu, y_eu) dat.

• Covarianța este definită relativ clar. Mai întâi aveți nevoie de mijloacele citirilor x_eu și determinați abaterea lor de la media aritmetică. Procedați în același mod cu valorile măsurate y_eu. Acum înmulțiți aceste abateri ale valorilor măsurate de la media aritmetică respectivă și adăugați-le peste i. La final, împărțiți această valoare la n, adică la dimensiunea eșantionului.
• Acum puteți interpreta covarianța după cum urmează. Dacă covarianța este pozitivă, atunci X și Y tind să aibă o corelație în aceeași direcție, i. H. lovește un x
  instagram viewer
  _eu pentru un anumit i puternic în sus, apoi y bate_eu tot în sus. Cu cât covarianța este mai mare, cu atât această relație este mai puternică.
• Dacă valorile covarianței sunt negative, există o tendință în direcția opusă. La 0 nu există deloc conexiune.

Exemplu de covarianță empirică

• Să presupunem că aveți eșantionul (x_eu, y_eu) dat. În acest caz simplu i = 3 și valorile x₁ = 2, x₂ = 2,2, x₃ = 6,3. La fel, aveți valorile lui y₁ = 1,1, y₂ = 1,9 și y₃ = 4,5 dat.


Calculați covarianța empirică

În statistici, aveți nevoie de covarianță empirică în unele locuri. Dar ce …

• Acum puteți determina media aritmetică prin x = (2 + 2.2 + 6.3) / 3 = 3.5 și y = (1.1 + 1.9 + 4.5) / 3 = 2.5.
• Puteți calcula covarianța empirică ca ((2-3.5) (1.1-2.5) + (2.2-3.5) (1.9-2.5) + (6.3-3, 5) (4.5-2.5)) / 3 = (2.1 + 0.78 + 5,6) / 3 = 8,48 / 3 = 2,82 (...).
• Varianța este, prin urmare, relativ puternic pozitivă, adică H. relația liniară dintre valorile măsurate tinde să fie mare. Puteți vedea deja din valori că se deplasează în aceeași direcție și o deviere a lui x₃ în sus, de asemenea, o deviere a lui y₃ urmează.

După cum puteți vedea, în acest exemplu simplu, covarianța empirică este explicată foarte simplu. Aceste considerații sunt utilizate atunci când se proiectează portofolii de capitaluri proprii care sunt destinate să ofere atât un randament relativ ridicat, cât și un risc relativ scăzut.