El significado práctico de la covarianza
El significado real de covarianza es: se utiliza en teoría de probabilidad y estadística para medir el error general de dos variables.
La covarianza representa el error general de dos variables, que es diferente de la varianza que solo representa el error de una variable. Si las tendencias de cambio de dos variables son consistentes, es decir, si una de ellas es mayor que su propio valor esperado y la otra es mayor que su propio valor esperado, entonces la covarianza entre las dos variables es positiva.
Si las tendencias cambiantes de dos variables son opuestas, es decir, una de ellas es mayor que su propio valor esperado y la otra es menor que su propio valor esperado, entonces la covarianza entre las dos variables es negativa. . Intuitivamente, la covarianza representa la expectativa del error general de dos variables.
Si las tendencias de cambio de las dos variables son consistentes, es decir, si una de ellas es mayor que su propio valor esperado y la otra es mayor que su propio valor esperado, entonces la covarianza entre las dos variables es positivo si las dos variables Las tendencias cambiantes de las dos variables son opuestas, es decir, cuando una variable es mayor que su propio valor esperado y la otra es menor que su propio valor esperado, entonces la covarianza entre las dos variables es negativa; .
En los experimentos de ciencias agrícolas, a menudo sucede que factores de calidad controlables y factores cuantitativos incontrolables afectan los resultados experimentales al mismo tiempo, en este caso es necesario utilizar el método de procesamiento estadístico del análisis de covarianza para combinarlos. los factores de calidad se considerarán junto con los factores cuantitativos.
Por ejemplo, queremos estudiar los efectos reales de tres tipos de fertilizantes en el rendimiento de las manzanas. El "rendimiento básico" de cada manzano en el primer año no es consistente, pero tiene un cierto impacto. los resultados de la prueba. Para eliminar la influencia de este factor, es necesario utilizar el factor de rendimiento anual de cada manzano en el primer año como covariable para el análisis de covarianza para obtener resultados experimentales correctos.