intuición detrás de la covarianza

La covarianza es una medida de cuánto cambian dos variables juntas. Compare esto con la varianza, que es solo el rango en el que varía una medida (o variable).

1. ¿Qué nos dice la covarianza??
2. ¿Cuál es la regla de covarianza??
3. ¿Cómo se prueba la covarianza??
4. ¿Cuál es la relación entre covarianza y correlación??
5. ¿Debo usar correlación o covarianza??
6. ¿Puede la covarianza ser mayor que 1??
7. ¿Cuál es la diferencia entre covarianza y varianza??
8. ¿Qué significa una covarianza de 0??
9. ¿Puede la covarianza ser mayor que la varianza??
10. ¿Cómo se muestra que la covarianza es cero??
11. ¿Cuál es la covarianza de dos variables independientes??
12. ¿Es la covarianza un aditivo??

¿Qué nos dice la covarianza??

La covarianza mide la relación direccional entre los rendimientos de dos activos. Una covarianza positiva significa que los rendimientos de los activos se mueven juntos, mientras que una covarianza negativa significa que se mueven inversamente.

¿Cuál es la regla de covarianza??

De Wikipedia, la enciclopedia libre. En la teoría de la probabilidad, la ley de la covarianza total, la fórmula de descomposición de la covarianza o la fórmula de la covarianza condicional establece que si X, Y y Z son variables aleatorias en el mismo espacio de probabilidad, y la covarianza de X e Y es finita, entonces.

¿Cómo se prueba la covarianza??

La covarianza entre X e Y se define como Cov (X, Y) = E [(X − EX) (Y − EY)] = E [XY] - (EX) (EY).
...
La covarianza tiene las siguientes propiedades:

1. Cov (X, X) = Var (X);
2. si X e Y son independientes, entonces Cov (X, Y) = 0;
3. Cov (X, Y) = Cov (Y, X);
4. Cov (aX, Y) = aCov (X, Y);
5. Cov (X + c, Y) = Cov (X, Y);
6. Cov (X + Y, Z) = Cov (X, Z) + Cov (Y, Z);
7. más generalmente,

¿Cuál es la relación entre covarianza y correlación??

La correlación se refiere a la forma escalada de covarianza. La covarianza indica la dirección de la relación lineal entre variables. La correlación, por otro lado, mide tanto la fuerza como la dirección de la relación lineal entre dos variables. La covarianza se ve afectada por el cambio de escala.

¿Debo usar correlación o covarianza??

En palabras simples, ambos términos miden la relación y la dependencia entre dos variables. "Covarianza" indica la dirección de la relación lineal entre variables. La "correlación", por otro lado, mide tanto la fuerza como la dirección de la relación lineal entre dos variables..

¿Puede la covarianza ser mayor que 1??

La covarianza es similar a la correlación entre dos variables, sin embargo, se diferencian de las siguientes formas: Los coeficientes de correlación están estandarizados. Por lo tanto, una relación lineal perfecta da como resultado un coeficiente de 1. ... Por lo tanto, la covarianza puede variar desde infinito negativo hasta infinito positivo.

¿Cuál es la diferencia entre covarianza y varianza??

En estadística, una varianza es la extensión de un conjunto de datos alrededor de su valor medio, mientras que una covarianza es la medida de la relación direccional entre dos variables aleatorias..

¿Qué significa una covarianza de 0??

Una correlación de 0 significa que no existe una relación lineal entre las dos variables. Ya sabemos que si dos variables aleatorias son independientes, la covarianza es 0. Podemos ver que si conectamos 0 para la covarianza a la ecuación de correlación, obtendremos un 0 para la correlación..

¿Puede la covarianza ser mayor que la varianza??

En teoría, esto es perfectamente factible, siendo el caso normal bivariable el ejemplo más sencillo..

¿Cómo se muestra que la covarianza es cero??

Si X e Y son variables independientes, entonces su covarianza es 0: Cov (X, Y) = E (XY) - µXµY = E (X) E (Y) - µXµY = 0 Sin embargo, lo contrario no siempre es cierto. Cov (X, Y) puede ser 0 para variables que no son independientes.

¿Cuál es la covarianza de dos variables independientes??

La propiedad 2 dice que si dos variables son independientes, entonces su covarianza es cero. Esto no siempre funciona en ambos sentidos, es decir, no significa que si la covarianza es cero, entonces las variables deben ser independientes..

¿Es la covarianza un aditivo??

La ley aditiva de la covarianza sostiene que la covarianza de una variable aleatoria con una suma de variables aleatorias es solo la suma de las covarianzas con cada una de las variables aleatorias..