Covariance empirique explique simplement

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Connaissez-vous dans les statistiques? Ensuite, vous devriez avoir la covariance empirique, souvent juste appelé covariance, être un nom de ménage. Ici vous trouverez une explication simple de ce que la taille est dit.

Déclaration de la covariance Comprendre

La covariance empirique est une mesure non standard qui décrit la relation linéaire entre deux variables aléatoires. Vous avez souvent donné un échantillon.

  • Définit la covariance est relativement clair. Tout d'abord, vous devez déterminer les valeurs moyennes des valeurs xi mesuré et déterminer leur écart par rapport à la moyenne arithmétique. Juste procéder, même si les valeurs mesurées yi. Ces écarts des valeurs mesurées à partir de la moyenne arithmétique respective signifient multiplient ensemble maintenant et ajoutez ces à plus de i. À la fin vous divisez cette valeur par n, donc par la taille de l'échantillon.
  • La covariance peut être interprété comme suit. Si la covariance est positive, alors X et Y ont une connexion intime de tendance même, soit xi pour un i donné suggère fortement à la hausse, propose l'yi également vers le haut. Cette relation est plus forte plus la covariance est.
  • Pour les valeurs négatives de la covariance il ya une tendance inverse. A 0 aucune corrélation est présente.

Exemple de covariance empirique

  • Supposons l'échantillon ont donné. Dans ce cas simple, i = 3 et les valeurs de x1 = 2, x2 = 2,2, x3 = 6,3. Vous avez également les valeurs de y1 = 1,1, y2 = y3 = 1,9 et 4,5 donné.
  • La moyenne arithmétique vous déterminez maintenant par x = / 3 = 3,5 et y = / 3 = 2,5.
  • La covariance empirique calculer par ++) / 3 = / 3 = 8,48 / 3 = 2,82.
  • La variance est donc relativement fortement positif, ce est à dire, la relation linéaire des valeurs de mesure tend à être grande. Vous pouvez déjà voir les valeurs qu'ils se déplacent dans la même direction et une éruption de haut x3 suit également une éruption de Y3.

Vous voyez, dans cet exemple simple, la covariance empirique est très facile à expliquer. Appliquer cette considérations dans la conception de portefeuilles d'actions, qui ont à la fois un taux de rendement relativement élevé que de promettre un risque relativement faible.

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