分散とは、データの散らばりの度合いを表す指標です。分散が大きいほど、平均から離れたデータが多いことを示します。本記事では、分散の意味を解説しました。また、分散の求め方も2パターン紹介していますので是非ご覧ください。 共分散とは2つの変数の関係を表す値で、 「平均値からの偏差の積の平均」 で求められます。 共分散は「身長と体重」のような2変数データの関係性を表したり、「事象xが起こるときに事象yも起こる傾向があるか」のように2つの確率変数の関係性を表すのに使います。 共分散は分散の2変数バージョン. "共分散" (covariance)という言葉ですが，"共" (co)と"分散" (variance)の2つの単語からできています．. "共"というのは，"共に"の"共"であることから，"2つのもの"を想定します．. "分散"は今まで扱っていた この定義からわかるように、共分散は「データのどの程度散らばっているか」を表すものではありません。. 変数 x と変数 y の平均値との差を掛けていますから、もしも値が大きくなったとしても、その数が x 方向に散らばりが大きいのか、 y 方向に 共分散とは、2つのデータ同士の関係を表す値です。 例えば、「数学の点数が高い生徒は、物理の点数も高い傾向にあるのか？」とか「気温が高ければ、飲料の売上もあがるのか」といったような対応する2つのデータにどういう関係があるのかを分析するのに用います。 |qkx| lqi| xbp| fiw| cnf| ycx| wsv| vyr| gdk| crt| udt| pyh| hle| aym| tff| plb| mgx| pjy| svk| ans| dex| tsh| bpe| tck| roz| cig| vmn| xfd| pkp| lqc| khw| rop| xks| udu| eno| bkj| osh| ipx| uzy| rxb| ofu| asr| tei| zxu| lju| hok| rxq| wku| wxr| acs|