Calculateur de Covariance
Calculez la covariance de population et d’échantillon entre deux jeux de données appariés.
Saisissez deux ensembles de données appariées. Les deux listes doivent être non vides et avoir le même nombre de valeurs.
Covariance d’Échantillon
Covariance de Population
Effectif (n)
Moyenne de X (x̄)
Moyenne de Y (ȳ)
Étapes du Calcul
Ce que Mesure la Covariance
La covariance mesure la variabilité conjointe de deux variables, X et Y. Une covariance positive signifie que les deux variables ont tendance à augmenter ensemble, tandis qu’une covariance négative signifie que, lorsqu’une variable augmente, l’autre tend à diminuer. Une covariance proche de zéro suggère une faible relation linéaire entre les variables.
Covariance de Population vs d’Échantillon
La covariance de population divise la somme des produits des écarts par n et s’utilise lorsque vos données incluent chaque membre du groupe qui vous intéresse. La covariance d’échantillon divise par n − 1 et s’utilise lorsque vos données ne sont qu’un échantillon tiré d’une population plus vaste.
- Population : cov(X, Y) = Σ(xᵢ − x̄)(yᵢ − ȳ) / n
- Échantillon : cov(X, Y) = Σ(xᵢ − x̄)(yᵢ − ȳ) / (n − 1)
Covariance et Corrélation
La covariance partage le signe de la relation avec le coefficient de corrélation, mais son ampleur dépend des unités des données, ce qui rend son interprétation difficile à elle seule. Diviser la covariance par le produit des écarts-types de X et Y donne le coefficient de corrélation, une mesure normalisée comprise entre −1 et 1.
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Remarque : ce calculateur filtre automatiquement les valeurs non numériques. Assurez-vous que les deux listes contiennent le même nombre de valeurs pour obtenir des résultats précis.