통계의 공변량 이해
공변량은 둘 이상의 변수 사이의 관계를 나타내는 통계적 개념입니다. 한 변수의 변경 사항이 다른 변수의 변경 사항과 어떻게 연관되어 있는지 설명하는 데 사용됩니다. 즉, 서로 다른 변수의 값이 서로 어떻게 관련되어 있는지 조사합니다. 공변량은 양수, 음수 또는 중립일 수 있습니다. 양의 공분산은 한 변수가 증가하면 다른 변수도 증가하는 경향이 있음을 의미합니다. 음의 공변량은 한 변수가 증가하면 다른 변수는 감소하는 경향이 있음을 의미합니다. 중립 공변은 변수 사이에 체계적인 관계가 없다는 것을 의미합니다. 공변은 다양한 변수 간의 관계를 이해하고 미래 패턴을 예측하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 통계에서 중요합니다. 예를 들어, 연령과 소득 사이에 양의 공분산을 찾으면 사람들이 나이가 들수록 소득도 증가할 것으로 예상할 수 있습니다.
공변에는 다음을 포함하여 여러 유형이 있습니다.
1. 피어슨의 r: 두 변수 사이의 선형 관계의 강도와 방향을 측정한 것입니다. 범위는 -1(완전한 음의 상관관계)부터 1(완전한 양의 상관관계)까지입니다.
2. 상관 계수: 두 변수 사이의 비선형 관계의 강도와 방향을 측정한 것입니다. Pearson의 r.
3처럼 -1과 1 사이의 값을 가질 수 있습니다. 부분 상관 관계: 이는 하나 이상의 추가 변수의 효과를 제어하면서 두 변수 간의 관계를 측정한 것입니다.
4. 다중 회귀 분석: 이는 여러 변수를 사용하여 종속 변수의 값을 예측하는 통계 기법입니다. 여러 변수와 종속 변수 간의 관계를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
요약하자면, 공변량은 서로 다른 변수 간의 관계를 이해하는 데 도움이 되는 통계의 중요한 개념입니다. 공변량 패턴을 조사함으로써 미래 패턴을 예측하고 시스템의 기본 메커니즘에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
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