Ковариация и коэффициент корреляции
У меня есть две случайные величины, и мне нужно точно рассчитать для них некоторые характеристики.
Я уже делал это на Java, но хочу подтвердить свои ответы хотя бы одним инструментом.
Может ли кто-нибудь, кто хорошо разбирается в python / вероятности, дать мне какое-то руководство, как я могу вычислить эти 6 значений в python? Думаю, это действительно просто, но я не очень уверен в питоне.
Я просмотрел документацию по функции numpy cov, но мне трудно ее понять.
Ответы 1
Лучшее решение - использовать функции из numpy:
import numpy as np
e_X = np.average(X_values, weights=X_weights)
e_Y = np.average(Y_values, weights=Y_weights)
varX = np.average((X_values-e_X)**2, weights=X_weights)
varY = np.average((Y_values-e_Y)**2, weights=Y_weights)
cov_XY = np.cov(X_values, Y_values)
corrcoef_XY = np.corrcoef(X_values, Y_values)
Я должен был дать совместное распределение X и Y. Мой вопрос не совсем верный.
@ peter.petrov Это зависит от обстоятельств. Вы можете заменить имена переменных вашими именами переменных. Если его результаты такие же, как вы опубликовали в статистике, ничего страшного. В остальном я предлагаю вам изучить некоторую статистику, чтобы вы могли проверить значения.
Хм ... Но для определения / вычисления cov вам нужно иметь совместное распределение двух переменных, не так ли?
Большое спасибо. Сегодня попробую.