Search results
Kowariancja – Wikipedia, wolna encyklopedia. Kowariancja, – liczba określająca odchylenie elementów od sytuacji idealnej, w której występuje zależność liniowa. Zależność tę określa się między zmiennymi losowymi i. Definicja. Matematycznie kowariancję definiuje się wzorem: Wygodniejszym, równoważnym wzorem jest: gdzie: – wartość oczekiwana.
Covariance in probability theory and statistics is a measure of the joint variability of two random variables.
Analiza kowariancji, ANCOVA (od ang. analysis of covariance) – procedura statystyczna będąca zastosowaniem analizy wariancji w szczególnej sytuacji, kiedy na zmienną zależną wpływają nie tylko interesujące nas zmienne, ale także inne, nieinteresujące nas zmienne, których wpływu na zmienną zależną nie chcemy badać.
In probability theory and statistics, a covariance matrix (also known as auto-covariance matrix, dispersion matrix, variance matrix, or variance–covariance matrix) is a square matrix giving the covariance between each pair of elements of a given random vector.
Wielowymiarowa analiza kowariancji (MANCOVA – akronim od ang. Multivariate analysis of covariance) – procedura statystyczna będąca analizą kowariancji w sytuacji, kiedy jest więcej niż jedna zmienna zależna. Jest to jedna z metod statystyki wielowymiarowej.
The covariance generalizes the concept of variance to multiple random variables. Instead of measuring the fluctuation of a single random variable, the covariance measures the fluctuation of two variables with each other.
Analysis of covariance (ANCOVA) is a general linear model that blends ANOVA and regression. ANCOVA evaluates whether the means of a dependent variable (DV) are equal across levels of one or more categorical independent variables (IV) and across one or more continuous variables.
