image

Covariance là gì?

Đầu tiên là hiệp phương sai của tổng thể và thứ khác là hiệp phương sai của mẫu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ học cách tính hiệp phương sai của mẫu trong excel.

Giá trị hiệp phương sai có thể là giá trị âm hoặc dương. Giá trị âm có nghĩa là cả hai biến di chuyển theo hướng ngược nhau. Và, bạn đã đoán đúng, một hiệp phương sai dương có nghĩa là hai biến chuyển động theo cùng một hướng.

Nghe có vẻ giống như một liên kết: / Statistics-Formula-how-to-find-tương quan-hệ số-trong-excel [hệ số tương quan] nhưng nó khác. Chúng ta sẽ nói về nó cuối cùng.

Làm thế nào để tìm hiệp phương sai của mẫu trong Excel?

Cú pháp của COVARIANCE.S:

=COVARIANCE.S(array1,array2)

Array1: * Các giá trị của biến đầu tiên.

Array2: * Các giá trị của biến thứ hai.

Lưu ý: * Các mảng này có thể được đặt theo bất kỳ thứ tự nào. Độ dài của hai mảng phải bằng nhau. Nếu hai mảng có độ dài khác nhau thì excel sẽ hiển thị lỗi # N / A.

Bây giờ chúng ta đã biết về hiệp phương sai, chúng ta hãy lấy một ví dụ để làm cho mọi thứ rõ ràng hơn.

Ví dụ: Tính hiệp phương sai của tổng thể trong Excel

Ở đây tôi có một tập dữ liệu mẫu. Trong phạm vi A2: A7, tôi có một biến X và trong phạm vi B2: B7 một biến khác Y. Bây giờ chúng ta hãy tính toán hiệp phương sai của dữ liệu này và xem hai biến này ảnh hưởng đến nhau như thế nào.

imageLet’s use the Excel COVARAINCE.S function:

=COVARIANCE.S(A2:A7,B2:B7)

Điều này trả về giá trị là 6,533333333.

Diễn giải hiệp phương sai

Giá trị hiệp phương sai mà chúng tôi nhận được là một giá trị dương. Nó cho biết rằng X và Y di chuyển theo cùng một hướng. Nói cách khác, Y sẽ tăng nếu X tăng và ngược lại. Nếu hiệp phương sai là một giá trị âm thì điều ngược lại sẽ đúng.

COVARIANCE.S được tính như thế nào?

Vâng, công thức toán học để tính hiệp phương sai của mẫu như sau:

image

Ở đây X ~ i ~ là bất kỳ giá trị nào trong biến X trong đó thanh X là giá trị trung bình mẫu của biến X.

Y ~ i ~ là bất kỳ giá trị nào trong biến Y trong đó thanh Y là giá trị trung bình mẫu của biến Y.

n là số lần quan sát. Chúng ta lấy mẫu số trừ đi 1. Đó là ở khía cạnh an toàn vì đây chỉ là dữ liệu mẫu và chúng tôi có ghi chú là dữ liệu của toàn bộ dân số đã được thu thập. Đây là lý do tại sao nó luôn lớn hơn hiệp phương sai của tổng thể.

Nếu bạn cố gắng tính toán hiệp phương sai của mẫu trong excel theo cách thủ công, đây là cách bạn sẽ làm.

image

  1. Trừ giá trị trung bình của X khỏi mỗi giá trị của X. Làm tương tự đối với Y.

=A4-$A$13

  1. Giờ đây, nhiều phạm vi X-mean X và Y-mean Y. Xem hình trên.

=D4*C4

  1. Bây giờ, tính tổng các giá trị thu được bằng phép nhân.

=SUM(E4:E9)

  1. Cuối cùng, chia tổng thu được với một số quan sát. Trong trường hợp của chúng tôi, nó là 6.

Con số chúng tôi nhận được là 6.533333333 chính xác giống như những gì chúng tôi nhận được từ hàm COVARIANCE.S trong Excel.

Sự khác biệt về Phương sai và Hệ số Tương quan

Hiệp phương sai cho chúng ta biết hướng của hai biến ngẫu nhiên, cho dù chúng chuyển động cùng chiều hay khác hướng. Nó không cho biết sức mạnh của mối quan hệ giữa hai biến. Trong đó mối tương quan cho thấy độ mạnh của mối quan hệ giữa hai biến trong phạm vi -100% đến 100%.

Vâng thưa các bạn, đây là cách bạn sử dụng COVARIANCE.P trong Excel. Trong bài viết này, chúng ta không chỉ tìm hiểu về hàm COVARIANCE.P mà còn học cách tính toán nó theo cách thủ công và cách chúng ta lấy ra nó. Tôi hy vọng tôi đã giải thích đủ. Nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào về hàm statical này hoặc bất kỳ hàm statical nào khác của excel, thì hãy bình luận ở phần bình luận bên dưới.

Bài viết liên quan:

Bài viết phổ biến: