関数の共分散と制限に関する役立つ情報
共分散
共分散は、その文字通りの意味が示すように、他の変数の変化に関連する1つの変数の変化の測定値です。これらの変数は、数値計算後に取得されるデータのセットにすることができます。
共分散を見つけるための式
2つのデータセット間の共分散を決定するには、最初に両方のデータセットの平均を見つける必要があります。なぜなら、平均値は、異常値と呼ばれる大きな値と非常に小さな値の影響を受けますが、一般的にはデータの公平な表現です。
共分散の式は次のとおりです
例
統計は主にデータの処理と分析を扱います。したがって、2つのデータセットの例を使用して、共分散の統計的解釈への取り組みを続けます。
(X) = 1, -2, 3, 0, 3
(Y) = 3, 2, 4, 6, 0
Xの平均は1、Yは3になります。同時計算では、”covariance calculator” を使用して、共分散の最終値として-1が得られます。
共分散の価値
負の共分散は、2つの変数が逆方向に移動または変化する傾向があることを示します。対照的に、正の共分散は、2つの変数が同じ方向に変化または移動する傾向があることを示します。
大きな共分散は、変数間の強い関係を意味し、逆もまた同様です。分析する必要のある大量のデータが存在する可能性があります。あっという間に共分散を見つけるには、計算機を使用できます。これには、入力としてデータセットの値のみが必要です。
機能の限界
微積分学では、検討中の問題が必ずしも完全な答えにつながるわけではありません。これが、ラテン語で小石と呼ばれる微積分と呼ばれているまさにその理由かもしれません。実際には、さまざまな変数の関数の微小な変化を扱います。
AからBへの関数、つまりf：A-> Bは、通常、Bの1つの要素をAの各要素に割り当てるルールです。アイザックニュートン卿を創設者として覚えておくべきかどうかについては長い議論があります微分微積分学またはゴットフリートライプニッツ氏の功績が認められるべきです。どちらも、機能とその派生物を提示する独自の形式を提案しています。ニュートンの表記法を念頭に置いて機能を検討してみましょう。
ライプニッツによれば、
さまざまな入力で関数を評価する必要がある、絶対値を生成しない関数がいくつかあります。これらのテスト入力は、元の入力に直線的に近づく必要があります。 f(x) = x2 - 1 x - 1
x = 3で解決しましょう
f（x）= 0/0（未定義）
この場合、値1について満足のいく答えに達していないため、限界が問題になります。
Limitは、おおよその答えを決定し、無限の無限状態から私たちを救うのに役立ちます。ここで、絶対値1で試すのではなく、後ろから追跡します。つまり、0.5、……、0.999です。
関数に近い値を同時に入力すると、1.99999になります。これは、x = 1を設定した後、無限大になっており、これは未定義であることを示しています。しかし、値を1に近づけると、約2の回答が得られます。
この近似または推定は、関数の制限の要点です。私たちの場合、制限は、
limit x→1 x2−1=2 x−1
近似は逆の方法で追跡することもできます。最終値をテストするには、1.1、…、1.000を入力します。これらの値も約2を生成することが簡単にわかります。したがって、制限は両方の右側、つまり右側の制限と左側の制限から調べることができます。多変数リミット関数をオンラインで簡単に解くために、このようなオンラインツール “ limit calculator” もあります。オンラインツールや計算機は通常、時間を節約し、正確で、無料で使用できます。
