共分散ウィキペディア フリーな encyclopedia 共分散(きょうぶんさん、英: covariance)とは、大きさが同じ2つのデータの間での、平均からの偏差の積の平均値である[1]。2 組の確率変数 X, Y の共分散 Cov[X, Y] は、E で期待値を表すことにして、 Cov [ X , Y ] = E [ ( X − E [ X ] ) ( Y − E [ Y ] ) ] {\displaystyle \operatorname {Cov} [X,Y]=\operatorname {E} [(X-\operatorname {E} [X])(Y-\operatorname {E} [Y])]} この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。(2013年4月) で定義する。 Cov [ X , Y ] = E [ ( X Y ) ] − E [ X ] E [ Y ] {\displaystyle \operatorname {Cov} [X,Y]=\operatorname {E} [(XY)]-\operatorname {E} [X]\operatorname {E} [Y]} とも定義できる。 X と Y の共分散は σ X Y {\displaystyle \sigma _{XY}} や σ ( X , Y ) {\displaystyle \sigma (X,Y)} と表記されることもある。
共分散(きょうぶんさん、英: covariance)とは、大きさが同じ2つのデータの間での、平均からの偏差の積の平均値である[1]。2 組の確率変数 X, Y の共分散 Cov[X, Y] は、E で期待値を表すことにして、 Cov [ X , Y ] = E [ ( X − E [ X ] ) ( Y − E [ Y ] ) ] {\displaystyle \operatorname {Cov} [X,Y]=\operatorname {E} [(X-\operatorname {E} [X])(Y-\operatorname {E} [Y])]} この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。(2013年4月) で定義する。 Cov [ X , Y ] = E [ ( X Y ) ] − E [ X ] E [ Y ] {\displaystyle \operatorname {Cov} [X,Y]=\operatorname {E} [(XY)]-\operatorname {E} [X]\operatorname {E} [Y]} とも定義できる。 X と Y の共分散は σ X Y {\displaystyle \sigma _{XY}} や σ ( X , Y ) {\displaystyle \sigma (X,Y)} と表記されることもある。