Емпірична коваріація просто пояснюється

instagram viewer

Ви знаєте статистику? Тоді вам слід знати емпіричну коваріацію, яку часто називають просто коваріацією. Ось просте пояснення того, що говорить цей розмір.

Що стоїть за емпіричною коваріацією?
Що стоїть за емпіричною коваріацією?

Що тобі потрібно:

  • статистичні змінні
  • середнє арифметичне
  • Читання
  • зразок

Зрозумійте твердження про коваріантність

Емпірична коваріація-це нестандартна міра, яка описує лінійний зв'язок між двома статистичними змінними. Зазвичай у вас є зразок (xi, yi) дано.

  • Коваріація визначена відносно чітко. Спочатку вам потрібно знайти засоби читання хi та визначити їх відхилення від середнього арифметичного. Дійте так само з виміряними значеннями yi. Тепер помножте ці відхилення виміряних значень від відповідного середнього арифметичного і додайте їх до i. Зрештою, ви ділите це значення на n, тобто на розмір вибірки.
  • Тепер можна інтерпретувати коваріацію наступним чином. Якщо коваріація позитивна, то X і Y мають тенденцію мати кореляцію в одному напрямку, тобто H. натискає хi для певного i сильно вгору, тоді y вибиваєтьсяi також вгору. Чим більша коваріація, тим міцніше цей зв'язок.
  • Якщо значення коваріації від’ємні, існує тенденція у зворотному напрямку. При 0 взагалі немає кореляції.

Приклад емпіричної коваріації

  • Припустимо, у вас є зразок (xi, yi) дано. У цьому простому випадку i = 3 та значення x1 = 2, x2 = 2,2, х3 = 6,3. Так само у вас є значення y1 = 1,1, у2 = 1,9 і у3 = 4,5 дано.
    • Обчисліть емпіричну коваріацію

    У статистиці місцями потрібна емпірична коваріація. Але що …

  • Тепер можна визначити середнє арифметичне за x = (2 + 2,2 + 6,3) / 3 = 3,5 та y = (1,1 + 1,9 + 4,5) / 3 = 2,5.
  • Ви можете обчислити емпіричну коваріацію як ((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 (...).
  • Тому дисперсія відносно сильно позитивна, тобто H. лінійна залежність між виміряними значеннями має тенденцію бути великою. Ви вже бачите за значеннями, що вони рухаються в одному напрямку та відхиленні х3 вгору також прогин у3 випливає.

Як бачите, у цьому простому прикладі емпірична коваріація пояснюється дуже просто. Ці міркування використовуються при розробці портфелів акцій, які повинні одночасно пропонувати відносно високу прибутковість та обіцяти відносно низький ризик.

Наскільки вам корисна ця стаття?

click fraud protection