度量線性相關性之協方差與相關系數
一、協方差 可以通俗的理解為：兩個變量在變化過程中是同方向變化？還是反方向變化？同向或反向程度如何？（你變大，同時我也變大，說明兩個變量是同向變化的） 協方差定義：Cov(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))] 公式簡單翻譯一下是：如果有X,Y兩個變量，每個時刻的“X值與其均值之差 ...
原文：方差(Variance)、協方差(Covariance)與相關性系數
方差 方差主要計算一維數組的離散程度 協方差 協方差主要衡量兩組變量或者二維變量的相似程度 很明顯，所謂的協方差就是方差在二維上的呈現。那么一維數據自身的協方差是如何計算呢 一維數據和自己的協方差，就是數據本身的方差，方差是協方差的特殊情況。 值得注意的是當兩組數據的協方差為 時，說明兩組數據線性無關。而兩組數據的協方差越大，相關性也就越大。當協方差為負時，兩組數據負相關，反之為正相關。 相關性系 ...
2020-12-10 00:27 0 526 推薦指數：
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