Explicação da matriz de covariância

A matriz de covariância é uma matriz quadrada que exibe a variação exibida por elementos dos conjuntos de dados e a covariância entre um par de conjuntos de dados. A variação é uma medida de dispersão e pode ser definida como a disseminação de dados da média do conjunto de dados especificado.

1. O que a matriz de covariância diz a você?
2. Como você descreve uma matriz de covariância?
3. Como você explica a covariância?

O que a matriz de covariância diz a você?

É uma matriz simétrica que mostra covariâncias de cada par de variáveis. Esses valores na matriz de covariância mostram a magnitude da distribuição e a direção dos dados multivariados no espaço multidimensional. Ao controlar esses valores, podemos ter informações sobre como os dados se espalham entre duas dimensões.

Como você descreve uma matriz de covariância?

Uma matriz de covariância é um tipo de matriz usada para descrever os valores de covariância entre dois itens em um vetor aleatório. Também é conhecido como matriz de variância-covariância porque a variação de cada elemento é representada ao longo da diagonal principal da matriz e a covariância é representada entre os elementos não diagonais.

Como você explica a covariância?

A covariância é uma medida da relação entre duas variáveis ​​aleatórias e até que ponto elas mudam juntas. Ou podemos dizer que, em outras palavras.