⭐Statistique descriptive⭐ : covariance et coefficient de corrélation
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3 سال پیش
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#covariance
#covariance#corrélation#statistique
La covariance mesure la relation linéaire entre deux variables. La covariance est similaire à la corrélation entre deux variables, cependant elle est différente pour les raisons suivantes :
Les coefficients de corrélation sont normalisés. Ainsi, une relation linéaire parfaite correspond à un coefficient de 1. La corrélation mesure la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables.
Les valeurs de covariance ne sont pas normalisées. Par conséquent, la covariance peut s'étendre de moins l'infini à plus l'infini. Par conséquent, la valeur d'une relation linéaire parfaite dépend des données. Comme les données ne sont pas normalisées, il est difficile de déterminer la force de la relation entre deux variables.
La covariance mesure la relation linéaire entre deux variables. La covariance est similaire à la corrélation entre deux variables, cependant elle est différente pour les raisons suivantes :
Les coefficients de corrélation sont normalisés. Ainsi, une relation linéaire parfaite correspond à un coefficient de 1. La corrélation mesure la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables.
Les valeurs de covariance ne sont pas normalisées. Par conséquent, la covariance peut s'étendre de moins l'infini à plus l'infini. Par conséquent, la valeur d'une relation linéaire parfaite dépend des données. Comme les données ne sont pas normalisées, il est difficile de déterminer la force de la relation entre deux variables.
3 سال پیش
در تاریخ 1400/10/19 منتشر شده
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