Covariance entre $$$\left\{1, 2, 3, 4, 5\right\}$$$ et $$$\left\{1, 3, 6, 5, 8\right\}$$$

La calculatrice trouvera la covariance entre $$$\left\{1, 2, 3, 4, 5\right\}$$$ et $$$\left\{1, 3, 6, 5, 8\right\}$$$, avec les étapes détaillées.

Calculatrice associée: Calculatrice du coefficient de corrélation

Séparés par des virgules.
Séparés par des virgules.

Si le calculateur n'a pas fonctionné comme prévu, ou si vous souhaitez signaler une erreur ou partager vos commentaires, veuillez nous contacter.

Votre saisie

Trouvez la covariance empirique entre $$$\left\{1, 2, 3, 4, 5\right\}$$$ et $$$\left\{1, 3, 6, 5, 8\right\}$$$.

Solution

La covariance d'échantillon des données est donnée par la formule $$$cov(x,y) = \frac{\sum_{i=1}^{n} \left(x_{i} - \mu_{x}\right)\cdot \left(y_{i} - \mu_{y}\right)}{n - 1}$$$, où $$$n$$$ est le nombre de valeurs, $$$x_i, i=\overline{1..n}$$$ et $$$y_i, i=\overline{1..n}$$$ sont les valeurs elles-mêmes, $$$\mu_{x}$$$ est la moyenne des valeurs de x, et $$$\mu_{y}$$$ est la moyenne des valeurs de y.

La moyenne des valeurs de x est $$$\mu_{x} = 3$$$ (pour la calculer, voir calculatrice de moyenne).

La moyenne des valeurs de y est $$$\mu_{y} = \frac{23}{5}$$$ (pour la calculer, voir calculateur de moyenne).

Comme nous avons $$$n$$$ points, $$$n = 5$$$.

La somme de $$$\left(x_{i} - \mu_{x}\right)\cdot \left(y_{i} - \mu_{y}\right)$$$ est $$$\left(1 - 3\right)\cdot \left(1 - \frac{23}{5}\right) + \left(2 - 3\right)\cdot \left(3 - \frac{23}{5}\right) + \left(3 - 3\right)\cdot \left(6 - \frac{23}{5}\right) + \left(4 - 3\right)\cdot \left(5 - \frac{23}{5}\right) + \left(5 - 3\right)\cdot \left(8 - \frac{23}{5}\right) = 16.$$$

Ainsi, $$$cov(x,y) = \frac{\sum_{i=1}^{n} \left(x_{i} - \mu_{x}\right)\cdot \left(y_{i} - \mu_{y}\right)}{n - 1} = \frac{16}{4} = 4$$$.

Réponse

La covariance empirique est $$$cov(x,y) = 4$$$A.