中点と共分散の背後にあるロジック
両方とも相互に関連する用語であり、それらを分離することはできません。ある要因について知る必要がある場合、別の要因が自動的に表示されます。彼らは数学の分野でのペアのようなものです。
中間点とは何ですか？
中央の線が中央から始まる2つの等しいセグメントに分割されるとき、それはmidpointとして知られています。距離は両方のエンドポイントに等しくなります。セグメントはこの中間点で二分されます。小学校の訓練では、これらの両方が道具の概念と見なされます。通常、デカルトシステムで適用され、非常に一般的な用語です。 midpoint calculator は、すばやく計算するのに役立ちます。
式：
（a + c）/ 2、（b + d）/ 2
これは最も単純な式の1つであり、長い間使用されてきました。
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ジオメトリの中点を見つける方法は？
1.両方の「x」座標を追加し、2で割る
2.両方の「y」座標を追加し、2で割る
y = 2x – 4.9端点が（–1.8、3.9）の線分セグメントの二等分線
（8.2、–1.1）？
グラフだけを使用してこれを解決できますが、答えは「はい」のようです。しかし、問題を解決する間は常にこの事実を念頭に置いてください。グラフまたは画像は答えを提案するだけで、その画像を作成します。正確な答えは代数だけが教えてくれます。たとえば、中点の問題が提供されており、それを見つける必要がある場合、最初に中点の式を適用します。
それを解決した後、このポイントがライン上にあるかどうかを教えてくれますか？
y = 2x – 4.9
y = 2（3.2）– 4.9 = 6.4 – 4.9 = 1.5
この場合、y = 1.4が必要ですが、これはグラフ画像で示される二等分線です。一方、すべての計算を実行したとき、代数によって、それが正確に二等分線ではないことが証明されました。だから、私たちの答えはノーになります、それは二等分線ではありません。
データが大きく、十分な時間がない場合、中点の計算は困難になります。この場合、オンライン中点計算機を使用できます。時間とエネルギーの両方を節約できます。それでは、共分散として知られる2番目の主要部分に移りましょう。
共分散
確率と統計の共分散は非常に基本的な用語です。 2つの変数の結合変動計算として知られています。
タイプ
次の2つのタイプがあります。
負と正
ポジティブタイプ
1つの変数を想定して、より大きな値がより大きな値を保持し、より小さな変数にも同じことが当てはまる場合、正の共分散と呼びます。
負のタイプ
変数が反対の動作を示す場合、負の変数として知られています。大きな値が別のタイプの小さな値に対応する場合に発生します。
変数間の線形関係は共分散の符号です。共分散の大きさの計算は簡単には伝えられず、多くの時間が必要です。
共分散を理解する
2つの変数の平均が一緒に移動する方法は、共分散と呼ばれます。
アナリストは通常、データのセットとx値とy値のペアを持っています。したがって、与えられたデータから5つの変数を使用して共分散を計算できます。それらを見てみましょう。
xi =データセット内の指定されたx値
xm = x値の平均
yi = xiに対応するデータセットのy値
ym = y値の平均
n =データポイントの総数。
式
上記は、上記の情報から導き出された共分散式です。
Cov（x、y）= SUM [（xi-xm）*（yi-ym）] /（n-1）
例
解決された例の1つを見てみましょう。
会社のアナリストは、GDP成長率をパーセントで示し、会社の新製品ラインの成長をパーセント（y）で示す5四半期のデータセットを持っています。以下は、指定されたデータセットです。
Q1：x = 2、y = 10
Q2：x = 3、y = 14
Q3：x = 2.7、y = 12
Q4：x = 3.2、y = 15
Q5：x = 4.1、y = 20
この場合のxの平均値は3で、yの値は14.2に等しくなります。 xiとyiの積の合計の共分散は以下で計算されます。
Cov（x、y）=（（2-3）x（10-14.2）+（3-3）x（14-14.2）+ ...（4.1-3）x（20-14.2））/ 4 = （4.2 + 0 + 0.66 + 0.16 + 6.38）/ 4 = 2.85
結論
したがって、四半期ごとのGDP成長率は、企業の新製品の成長率とプラスの関係にあると言えます。
手で共分散計算を行うのが難しい場合は、オンライcovariance calculatorン)共分散計算機(を使用することもできます。
