Ковариация - какво е това, определение и понятие

Ковариацията е стойността, която отразява с това колко две случайни променливи варират заедно по отношение на техните средства.

Позволява ни да знаем как се държи променлива въз основа на това, което прави друга променлива. Тоест, когато X се издигне, как се държи Y? По този начин ковариацията може да приеме следните стойности:

Ковариацията (X, Y) е по-малка от нула, когато „X“ се покачи и „Y“ намали. Има негативна връзка.

Ковариацията (X, Y) е по-голяма от нула, когато "X" се покачи и "Y" се покачи. Има положителна връзка.

Ковариацията (X, Y) е равна на нула, когато няма връзка между променливите "X" и "Y".

Изчисляване на ковариацията

Формулата на ковариацията се изразява, както следва:

Където y с ударение е средната стойност на променливата Y, а x с ударението е средната стойност на променливата X. „i“ е позицията на наблюдението, а „n“ общият брой наблюдения.

Като алтернатива, когато абсолютните честоти не са унитарни (т.е. двойките i, j се повтарят поне веднъж), приложимата формула е следната:

Свойства на ковариацията

При работа с него трябва да се вземат предвид свойствата, които притежава и които се извеждат от дефиницията за ковариация:

  • Cov (X, b) = 0, където b в този случай е константа.
  • Cov (X, X) = Var (X), т.е. ковариацията на променлива и сама по себе си е равна на дисперсията на променливата.
  • Cov (X, Y) = Cov (Y, X) ковариацията е еднаква, независимо от реда, в който ги поставяме.
  • Cov (bX, cY) = c · b · Cov (X, Y), където b и c са две константи. Ковариацията на две променливи, умножена по произволни две константи, е равна на ковариацията на двете променливи, умножена по умножението на константите.
  • Cov (b + X, c + Y) = Cov (X, Y) добавянето на всякакви две константи към всяка променлива не влияе на ковариацията.
  • Cov (X, Y) = E (X · Y) - E (X) · E (Y) или това, което е същото, ковариацията е равна на очакването на произведението на двете променливи минус произведението на двете очаквания поотделно.

Разширяване на предишните свойства, в случай че две променливи са независими. Тоест те нямат никаква статистическа връзка, вярно е, че:

E (X · Y) = E (X) · E (Y)

С други думи, очакването на произведението на две променливи е равно на произведението на двете отделни очаквания на споменатите променливи.

Ранг

Пример за ковариацията

Да предположим, че имаме следните данни за X и Y.

Как да тълкуваме този резултат?

Това 4 ни казва, че е по-голямо от нула, че тези две променливи имат положителна връзка. За да знаем коригираната връзка между двете променливи, трябва да изчислим линейната корелация. Две ковариации на различни променливи не са сравними, тъй като стойността на ковариацията е абсолютна стойност, която зависи от мерната единица на променливите.

Коефициент на линейна корелацияМатематическа надежда

Популярни Публикации

Най-големите корпоративни фалити в историята

Фалитът на дадена компания винаги е драма, не само за мениджърите и акционерите. Падането на големите компании причинява ужасни ефекти върху икономиката: намаляване на потреблението, безработица и обедняване на обществото. Ето някои от най-известните фалити в историята. Начело на големите фалитипрочетете повече…

Създателите на Angry Birds подготвят своето IPO

Финландската компания Rovio Entertainement, известна като създател на популярната игра Angry Birds, подготвя своето IPO. Очевидно Rovio подготвя публична оферта за продажба на акции на стойност 30 милиона евро, която ще му позволи да извършва придобивания. В Economy-Wiki.com анализираме плановете на скандинавската компания. Добре е Прочетете повече…

Европа: край на кризата или тест за киселина?

С доход на глава от населението над нивата от 2007 г., европейските икономики ускоряват своя растеж и се подготвят да насърчават други цели като социалната политика. Съществуват обаче и причини да се изчака окончателен лакмус за ЕС, преди да се обмисли кризата. Десет години след началото Прочетете повече…