опис. ковар обчислює стаціонарну коваріацію виходу y системи моделі LTI, керованої білим шумом Гауса w. Ця функція обробляє випадки як безперервного, так і дискретного часу. коли sys є моделлю простору станів (інакше Q має значення []).

Коваріацію значень у стовпцях B і C електронної таблиці можна обчислити за допомогою функції COVAR за формулою =COVAR(B2:B13; C2:C13). Він дає результат -0,000563, що вказує на негативну кореляцію між двома наборами акцій.

опис. C = cov( A ) повертає коваріацію. Якщо A — вектор спостережень, C — скалярна дисперсія. Якщо A — це матриця, стовпці якої представляють випадкові змінні, а рядки — спостереження, C — це коваріаційна матриця з відповідними дисперсіями стовпців уздовж діагоналі.

опис. rho = corr( X ) повертає матрицю попарного лінійного коефіцієнта кореляції між кожною парою стовпців у вхідній матриці X . rho = corr( X , Y ) повертає матрицю попарного коефіцієнта кореляції між кожною парою стовпців у вхідних матрицях X і Y .

Щоб обчислити коваріацію, можна скористатися формулою:Cov(X, Y) = Σ(Xi-µ)(Yj-v) / nДе частини рівняння: Cov(X, Y) представляє коваріацію змінних X і Y. Σ представляє суму інших частин формули.

Якщо X і Y є незалежними змінними, то їх коваріація дорівнює 0: Cov(X, Y ) = E(XY ) − µXµY = E(X)E(Y ) − µXµY = 0 Зворотне, однак, не завжди вірно. Cov(X, Y ) може бути 0 для змінних, які не є незалежними.