hiệp phương sai câu

• Hiệp phương sai Covariance
• hiệp phương sai covariance
• Tự hiệp phương sai khi
• Để đơn giản hóa, một hiệp phương sai cố gắng nhìn vào và đo lường mức độ biến đổi cùng nhau.
• Cả hai tương quan và hiệp phương sai sử dụng một mô tả tích cực hoặc tiêu cực của các loại của họ.
• Công cụ không thể tương quan với thuật ngữ lỗi trong phương trình giải thích, có điều kiện trên các hiệp phương sai khác.
• Chúng tôi có thể tránh trùng lặp bởi gỡ rối các hiệp phương sai của phương trình Maxwell từ phối hợp biến đổi một phần của SR.
• Để kiểm tra hàm viết được, hãy tính hiệp phương sai của một danh sách với chính nó rồi kiểm tra để khẳng định rằng Cov(X, X) = Var(X).
• Hàm COVARIANCE.S Excel 2010 : Trả về hiệp phương sai mẫu, mức trung bình của độ lệch sản phẩm cho mỗi cặp điểm dữ liệu trong hai tập dữ liệu
• (Sử dụng trực tiếp COVAR chứ không phải là công cụ hiệp phương sai là một cách hợp lý khi không có chỉ hai đo lường biến số, tức là, N = 2.)
• Để thử nghiệm hàm vừa viết được, hãy dùng nó để tính hiệp phương sai của một danh sách đối với chính nó và kiểm tra rằng Corr(X, X) bằng 1.
• Nó cũng tiết lộ rằng (như hồi quy tuyến tính tiêu chuẩn ) các ước tính hệ số không cần phải là duy nhất nếu các hiệp phương sai được cộng tuyến .
• Ngược lại, hiệp phương sai được mô tả trong các đơn vị được hình thành bằng cách nhân đơn vị của một biến bởi một đơn vị khác của biến khác.
• Mặt khác, nếu một biến nằm trên giá trị kỳ vọng còn biến kia có xu hướng nằm dưới giá trị kỳ vọng, thì hiệp phương sai của hai biến có giá trị âm.
• Điều này có ý nghĩa trong việc lợi nhuận bitcoin không có hiệp phương sai với bất kỳ loại tài sản nào khác cho đến nay, nhưng chúng tôi chỉ có khoảng 10 năm dữ liệu.
• Huang và Sun đã sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu chức năng để xây dựng các hàm kiểm tra từ các hiệp phương sai trong dữ liệu chuỗi thời gian giữa các cặp vị trí .
• PLS được sử dụng để tìm các mối quan hệ cơ bản giữa hai ma trận ( X và Y ), tức là một cách tiếp cận biến tiềm ẩn để mô hình hóa các cấu trúc hiệp phương sai trong hai không gian này.
• Khi số lượng tài sản lớn tương đương với số lượng quan sát, bài toán ước lượng trở nên khó khăn hơn, và ma trận hiệp phương sai mẫu (sample covariance matrix) sẽ không sử dụng được.
• Huang Huang (trái) và Ying Sun đã phát triển một cách thức để hiểu các đặc tính hiệp phương sai không gian-thời gian của một tập dữ liệu, điều này sẽ giúp hiểu được dữ liệu về môi trường.
• Trong các ví dụ được báo cáo cho một khu vực nghiên cứu ở Bắc Đại Tây Dương, phương pháp này cho thấy tốc độ gió và nhiệt độ bề mặt có các cấu trúc hiệp phương sai khác nhau trong các mùa khác nhau."