CovarSamp

1 概述

CovarSamp 函数用于计算两个随机变量的样本协方差。
样本协方差用于衡量两个变量在样本数据中的线性相关程度，是总体协方差的无偏估计。

• 协方差 > 0：两个变量呈正相关。

• 协方差 < 0：两个变量呈负相关。

• 协方差 ≈ 0：两个变量之间几乎没有线性关系。

与 CovarPop 不同，CovarSamp 的分母为 n - 1，用于样本估计。

2 语法说明

CovarSamp(<数值内容1>, <数值内容2>)

3 参数说明

参数	必需	参数类型	说明
数值内容1	是	字段、表达式	第一个数值序列（随机变量 X）
数值内容2	是	字段、表达式	第二个数值序列（随机变量 Y）

4 示例

4.1 计算学习时间与考试成绩的样本协方差

在一个学生学习数据表中，我们希望了解学习时间与考试成绩之间的相关性。字段分别为 StudyHours 和 Score。

语法示例

CovarSamp(StudyHours, Score)

数据示例

学生	StudyHours	Score
A	2	60
B	4	70
C	6	90
D	8	95

计算结果

CovarSamp(StudyHours, Score) ≈ 41.67

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4.2 计算订单金额与订单数量的样本协方差

CovarSamp(OrderAmount, OrderQty)

用于衡量订单金额和订单数量在样本数据中的相关性。

5 应用场景

• 样本分析：在样本数据中衡量两个变量的相关性。

• 金融建模：计算基于样本的协方差矩阵，用于投资组合分析。

• 统计推断：用于总体协方差的无偏估计。