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correlation

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correlation [2018/04/30 08:21]
hkimscil [공분산]
correlation [2018/04/30 08:23] (current)
hkimscil [Sum of Products of Deviations]
Line 83: Line 83:
 \end{eqnarray} \end{eqnarray}
  
-Deviation score = $(X-\overline{X})$ 이라고 할 때, 우리가 관심이 있는 것은 어떤 한 케이스의 X가 변화할 때, 해당 케이스의 y값이 어떻게 (동시에) 변화하는가이므로,​ 이 상황에 맞는 deviation score는 $(X-\overline{X})(Y-\overline{Y})$ 라고 할 수 있다. 이에 degress of freedom에 해당하는 $n-1$ 로 나누어 준 값을 X,Y에 대한 Covariance라고 하며, $Cov[X,Y]$ 라고 표기한다. 즉, $ COV_{xy} = \frac{SP}{n}$+Deviation score = $(X-\overline{X})$ 이라고 할 때, 우리가 관심이 있는 것은 어떤 한 케이스의 X가 변화할 때, 해당 케이스의 y값이 어떻게 (동시에) 변화하는가이므로,​ 이 상황에 맞는 deviation score는 $(X-\overline{X})(Y-\overline{Y})$ 라고 할 수 있다. 이에 degress of freedom에 해당하는 $n-1$ 로 나누어 준 값을 X,Y에 대한 Covariance라고 하며, $Cov[X,Y]$ 라고 표기한다. 즉, $ COV_{xy} = \frac{SP}{n-1}$
  
 <WRAP box 500px> 참고: <WRAP box 500px> 참고:
correlation.txt · Last modified: 2018/04/30 08:23 by hkimscil