协方差越大相关性越强
时间: 2023-09-24 14:04:38 浏览: 48
协方差越大表示两个变量之间的相关性越强。具体来说,协方差用于反映两个维度之间的数据偏离期望值的相关性。如果两个变量同时偏离期望值的方向相同(即正相关),协方差的结果将为正值。而如果两个变量同时偏离期望值的方向相反(即负相关),协方差的结果将为负值。协方差的绝对值越大,表示两个变量对彼此的影响越大,相关性越强。\[1\]\[2\] 请注意,协方差只能衡量线性关系,而不能衡量非线性关系。如果想要比较不同变量与同一变量之间的相关性的相对大小,可以使用Pearson相关系数。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【迁移学习(Transfer L)全面指南】方差、协方差和Pearson相关系数的关系](https://blog.csdn.net/weixin_43838785/article/details/120987913)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [从多个角度来理解协方差(covariance)](https://blog.csdn.net/weixin_34184561/article/details/86400841)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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