Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lære Kovarians | Kovarians vs. Korrelasjon
Lære Statistikk med Python
course content

Kursinnhold

Lære Statistikk med Python

Lære Statistikk med Python

1. Grunnleggende Konsepter
2. Gjennomsnitt, Median og Modus med Python
3. Varians og Standardavvik
4. Kovarians vs. Korrelasjon
5. Konfidensintervall
6. Statistisk Testing

book
Kovarians

Kovarians er et mål på den felles variasjonen mellom to tilfeldige variabler.

Formlene for utvalgskovarians og populasjonskovarians er forskjellige, men vil ikke bli gjennomgått i detalj her. Dette kapittelet fokuserer på kovariansene i følgende datasett:

  • Store_ID: the unique id of the store;

  • Store_Area: the area of the store;

  • Items_Available: the number of items that are available in the store;

  • Daily_Customer_Count: the daily number of customers in the store;

  • Store_Sales: the number of sales in the store.

Beregning av kovarians med Python

For å beregne kovarians i Python, bruk funksjonen np.cov() fra NumPy-biblioteket. Den tar to parametere: dataseriene du ønsker å beregne kovariansen for.

Resultatet finnes på indeks [0,1]. Dette kurset dekker ikke de andre verdiene i utdataene, se eksempelet:

123456789
import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/Stores.csv') # Calculating covariance cov = np.cov(df['Store_Area'], df['Items_Available'])[0,1] print(round(cov, 2))
copy

Dette indikerer at verdiene beveger seg i samme retning. Dette er logisk fordi et større butikkområde tilsvarer et større antall varer. En betydelig ulempe med kovarians er at verdien kan være uendelig.

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 4. Kapittel 1

Spør AI

expand
ChatGPT

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

course content

Kursinnhold

Lære Statistikk med Python

Lære Statistikk med Python

1. Grunnleggende Konsepter
2. Gjennomsnitt, Median og Modus med Python
3. Varians og Standardavvik
4. Kovarians vs. Korrelasjon
5. Konfidensintervall
6. Statistisk Testing

book
Kovarians

Kovarians er et mål på den felles variasjonen mellom to tilfeldige variabler.

Formlene for utvalgskovarians og populasjonskovarians er forskjellige, men vil ikke bli gjennomgått i detalj her. Dette kapittelet fokuserer på kovariansene i følgende datasett:

  • Store_ID: the unique id of the store;

  • Store_Area: the area of the store;

  • Items_Available: the number of items that are available in the store;

  • Daily_Customer_Count: the daily number of customers in the store;

  • Store_Sales: the number of sales in the store.

Beregning av kovarians med Python

For å beregne kovarians i Python, bruk funksjonen np.cov() fra NumPy-biblioteket. Den tar to parametere: dataseriene du ønsker å beregne kovariansen for.

Resultatet finnes på indeks [0,1]. Dette kurset dekker ikke de andre verdiene i utdataene, se eksempelet:

123456789
import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/Stores.csv') # Calculating covariance cov = np.cov(df['Store_Area'], df['Items_Available'])[0,1] print(round(cov, 2))
copy

Dette indikerer at verdiene beveger seg i samme retning. Dette er logisk fordi et større butikkområde tilsvarer et større antall varer. En betydelig ulempe med kovarians er at verdien kan være uendelig.

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 4. Kapittel 1
Vi beklager at noe gikk galt. Hva skjedde?
some-alt