КОВАР (COVAR)

Вычисляет ковариацию (меру линейной зависимости) двух наборов данных.

Пример использования

КОВАР(A2:A100; B2:B100)

Синтаксис

КОВАР(данные_y; данные_x)

  • данные_y – диапазон, представляющий собой массив или матрицу зависимых данных.

  • данные_x– диапазон, представляющий собой массив или матрицу независимых данных.

Примечания

  • Любой текст, встречающийся среди значений, будет проигнорирован.

  • Положительная ковариация показывает, что зависимые и независимые данные изменяются вместе и одним и тем же образом. Отрицательная ковариация показывает, что они изменяются вместе, но противоположным образом (при увеличении одной величины уменьшается другая). Значение ковариации не поддается интерпретации. Чтобы оценить силу линейной корреляции, используйте функции КОРРЕЛ или PEARSON (нормированную версию функции КОВАР).

См. также:

СТОШYX: Вычисляет стандартную ошибку предсказанных значений Y для каждого значения X в регрессии.

НАКЛОН: Вычисляет наклон линии, образованной в результате линейной регрессии данных.

КВПИРСОН: Вычисляет квадрат коэффициента корреляции Пирсона для двух массивов данных.

ОТРЕЗОК: Вычисляет точку пересечения линии с осью Y, используя метод линейной регрессии.

ПРЕДСКАЗ: Определяет предполагаемое значение параметра Y, исходя из существующего значения X. Использует линейную регрессию.

КОВАР: Вычисляет ковариацию (меру линейной зависимости) двух наборов данных.

КОРРЕЛ: Вычисляет коэффициент корреляции Пирсона для двух наборов данных.

Примеры

Эта информация оказалась полезной?
Как можно улучшить эту статью?