Kowariancja

Kowariancja, cov ( X , Y ) {\displaystyle \operatorname {cov} (X,Y)} – liczba określająca odchylenie elementów od sytuacji idealnej, w której występuje zależność liniowa. Zależność tę określa się między zmiennymi losowymi X {\displaystyle X} i Y . {\displaystyle Y.}

Definicja

Matematycznie kowariancję definiuje się wzorem:

cov ( X , Y ) = E [ ( X E X ) ( Y E Y ) ] . {\displaystyle \operatorname {cov} (X,Y)=\mathrm {E} {\big [}(X-\mathrm {E} X)\cdot (Y-\mathrm {E} Y){\big ]}.}

Wygodniejszym, równoważnym wzorem jest:

cov ( X , Y ) = E ( X Y ) E X E Y , {\displaystyle \operatorname {cov} (X,Y)=\mathrm {E} (X\cdot Y)-\mathrm {E} X\cdot \mathrm {E} Y,}

gdzie:

E {\displaystyle \mathrm {E} } wartość oczekiwana.

Interpretacja

Jeżeli między zmiennymi losowymi X {\displaystyle X} i Y {\displaystyle Y} nie istnieje żadna zauważalna korelacja liniowa i istnieją ich wartości oczekiwane, to kowariancja przyjmuje wartość 0 (nie musi to być prawda dla kowariancji w próbie losowej z tych zmiennych).

Innymi słowy: zmienne losowe X {\displaystyle X} i Y {\displaystyle Y} są niezależne, a więc

E ( X Y ) = E X E Y , {\displaystyle \mathrm {E} (X\cdot Y)=\mathrm {E} X\cdot \mathrm {E} Y,}

zatem:

cov ( X , Y ) = E ( X Y ) E X E Y = E X E Y E X E Y = 0. {\displaystyle \operatorname {cov} (X,Y)=\mathrm {E} (X\cdot Y)-\mathrm {E} X\cdot \mathrm {E} Y=\mathrm {E} X\cdot \mathrm {E} Y-\mathrm {E} X\cdot \mathrm {E} Y=0.}

Wartości kowariancji zbliżone, czy nawet równe zero nie świadczą jednak o całkowitej niezależności zmiennych losowych. Zawsze istnieje bowiem możliwość, że są one zależne nieliniowo.

Na przykład jeśli zmienna losowa Z ma rozkład jednostajny na przedziale [ 0 , 2 π ] , {\displaystyle [0,2\pi ],} a zmienne losowe byłyby zdefiniowane jako:

X = sin Z , {\displaystyle X=\sin Z,}
Y = cos Z , {\displaystyle Y=\cos Z,}

to pomimo ich oczywistej zależności (jedynka trygonometryczna) mamy cov ( X , Y ) = 0. {\displaystyle \operatorname {cov} (X,Y)=0.}

Związek ze współczynnikiem korelacji liniowej

Kowariancja jest powiązana ze współczynnikiem korelacji Pearsona:

cov ( X , Y ) = corr ( X , Y ) σ X σ Y , {\displaystyle \operatorname {cov} (X,Y)=\operatorname {corr} (X,Y)\sigma _{X}\sigma _{Y},}

gdzie:

corr ( X , Y ) {\displaystyle \operatorname {corr} (X,Y)} – współczynnik korelacji liniowej pomiędzy zmiennymi X {\displaystyle X} i Y , {\displaystyle Y,}
σ X {\displaystyle \sigma _{X}} – odchylenie standardowe zmiennej X , {\displaystyle X,}
σ Y {\displaystyle \sigma _{Y}} – odchylenie standardowe zmiennej Y . {\displaystyle Y.}

Zobacz też

Zobacz hasło kowariancja w Wikisłowniku
  • korelacja
  • kowariancja i kontrawariancja
  • macierz kowariancji
  • wariancja
Kontrola autorytatywna (rodzaj statystyki):
  • GND: 4140520-1
  • BNCF: 47720
Encyklopedia internetowa:
  • Britannica: topic/covariance
  • SNL: kovarians
  • DSDE: kovarians