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Kovarianz verwenden

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Wofür Kovarianz gedacht ist

Die Kovarianz misst, ob zwei Größen gemeinsam steigen oder gegeneinander laufen. Sie lautet Populationskovarianz = Σ(xᵢ−x̄)(yᵢ−ȳ) / n bzw. Stichprobenkovarianz = Σ(xᵢ−x̄)(yᵢ−ȳ) / (n−1). Ein positiver Wert bedeutet: Werte über dem Mittelwert von X gehen tendenziell mit Werten über dem Mittelwert von Y einher. Ein negativer Wert bedeutet gegensätzliches Verhalten. Der Betrag hängt stark von den Einheiten ab – für einen einheitenfreien Vergleich nutzen Sie daher den normierten Korrelationskoeffizienten r. Der Rechner verlangt zwei gleich lange Listen und gibt beide Varianten sowie die Mittelwerte beider Reihen aus.

Bedienung

  1. Fügen Sie Reihe X ein.
  2. Fügen Sie Reihe Y in gleicher Reihenfolge ein.
  3. Klicken Sie auf Berechnen.
  4. Deuten Sie das Vorzeichen.
  5. Nutzen Sie für den Vergleich den Korrelationskoeffizienten.
  6. Prüfen Sie beide Divisionen (n und n−1).

Typische Anwendungen: Finanz: Kurse gemeinsam bewegen., Logistik: Gewicht gegen Versandkosten., Wissenschaft: gemeinsame Schwankungen prüfen., Controlling: Umsatz gegen Personal..

Fragen und Antworten

Was sagt das Vorzeichen?

Positiv = gleichsinnig, negativ = gegensinnig.

Warum nicht direkt vergleichen?

Der Betrag hängt von den Einheiten ab.

Populations- oder Stichprobe?

Bei vollständiger Reihe durch n, sonst durch n−1.

Zusammenhang zur Korrelation?

r ist die auf −1 bis 1 normierte Kovarianz.

Was, wenn nur ein Paar vorliegt?

Dann kann keine Kovarianz berechnet werden.

Einschränkungen

Einheitenbehaftetes Maß; für Vergleiche zwischen unterschiedlichen Skalen die normierte Korrelation r verwenden, nicht den absoluten Betrag, da sonst leicht Täuschung über die Stärke entsteht. Bei unterschiedlichen Einheiten bleibt allein das Vorzeichen aussagekräftig; der Betrag ist dann nicht vergleichbar. Positive wie negative Werte werden gleichermaßen erkannt und ohne Rundung zwischengespeichert.

Was das Werkzeug kann

Populationskovarianz (durch n), Stichprobenkovarianz (durch n−1), Mittelwerte beider Reihen, Gleiche Reihenfolge vorausgesetzt, Vorzeicheninterpretation, Grundlage für die Korrelation r, Beide Divisionen auf einen Blick, Deutsche Dezimalzahlen

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