Kovarians
Kovarians är ett mått på den gemensamma variabiliteten mellan två stokastiska variabler.
Formlerna för stickprovs- och populationskovarians skiljer sig åt, men kommer inte att behandlas i detalj här. Detta kapitel fokuserar på kovariansen för följande dataset:
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.
Beräkning av kovarians med Python
För att beräkna kovarians i Python, använd funktionen np.cov() från NumPy-biblioteket. Den tar två parametrar: dataserierna för vilka du vill beräkna kovariansen.
Resultatet finns på index [0,1]. Den här kursen behandlar inte de andra värdena i utmatningen, se exemplet:
123456789import 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))
Detta indikerar att värdena rör sig i samma riktning. Det är logiskt eftersom en större butiksyta motsvarar ett större antal varor. En betydande nackdel med kovarians är att värdet kan vara oändligt.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Awesome!
Completion rate improved to 2.63Kovarians
Svep för att visa menyn
Kovarians är ett mått på den gemensamma variabiliteten mellan två stokastiska variabler.
Formlerna för stickprovs- och populationskovarians skiljer sig åt, men kommer inte att behandlas i detalj här. Detta kapitel fokuserar på kovariansen för följande dataset:
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.
Beräkning av kovarians med Python
För att beräkna kovarians i Python, använd funktionen np.cov() från NumPy-biblioteket. Den tar två parametrar: dataserierna för vilka du vill beräkna kovariansen.
Resultatet finns på index [0,1]. Den här kursen behandlar inte de andra värdena i utmatningen, se exemplet:
123456789import 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))
Detta indikerar att värdena rör sig i samma riktning. Det är logiskt eftersom en större butiksyta motsvarar ett större antal varor. En betydande nackdel med kovarians är att värdet kan vara oändligt.
Tack för dina kommentarer!
