📖covariance

공분산, 상관성, 변동의 일치

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명사

covariance 이 단어가 뭔가요?

Covariance는 통계학 및 확률론에서 두 개의 확률 변수가 함께 변화하는 정도를 나타내는 척도입니다. 한 변수가 증가할 때 다른 변수도 함께 증가하는 경향이 있으면 양의 공분산을, 반대로 한 변수가 증가할 때 다른 변수가 감소하는 경향이 있으면 음의 공분산을 가집니다. 이 단어는 '함께'를 뜻하는 접두사 'co-'와 '변화량'을 뜻하는 'variance'가 결합된 형태입니다. 일상적인 대화보다는 수학, 데이터 과학, 경제학, 심리학 연구 등 전문적인 학술 분야에서 주로 사용됩니다. 단순히 두 변수의 관계 유무를 넘어 그 변화의 방향성을 수치화한다는 점에서 중요합니다. 유사한 개념인 'correlation(상관관계)'과 혼동하기 쉬운데, 공분산은 측정 단위에 따라 수치가 달라지는 반면, 상관관계는 -1에서 1 사이의 표준화된 값을 가진다는 차이점이 있습니다. 따라서 데이터의 척도가 다를 때는 공분산보다 상관관계를 더 자주 활용하기도 합니다.

영영사전 의미

noun
  • A statistical measure defined as \scriptstyle\operatorname{Cov}(X, Y) = \operatorname{E}((X - \mu) (Y - \nu)) given two real-valued random variables X and Y, with expected values \scriptstyle E(X)\,=\,\mu and \scriptstyle E(Y)\,=\,\nu.
  • The conversion of data types from wider to narrower in certain situations.

쓰임·예문

함께 쓰는 표현, 예문, 연상·암기법, 명언

함께 쓰는 표현 (콜로케이션)

영어 구절 — 한국어 설명

  • positive covariance — 양의 공분산 (두 변수가 같은 방향으로 움직임)
  • negative covariance — 음의 공분산 (두 변수가 반대 방향으로 움직임)
  • calculate the covariance — 공분산을 계산하다
  • covariance matrix — 공분산 행렬 (여러 변수 간의 공분산을 표로 나타낸 것)

예문 (영어 — 한국어)

영어 문장 — 한국어 번역

  • The covariance between the two stocks is high, meaning they often move together. — 두 주식 사이의 공분산이 높다는 것은 그것들이 자주 함께 움직인다는 것을 의미합니다.
  • A zero covariance indicates that there is no linear relationship between the variables. — 공분산이 0이라는 것은 변수들 사이에 선형 관계가 없음을 나타냅니다.
  • Researchers used covariance analysis to adjust for pre-existing differences. — 연구자들은 기존의 차이를 조정하기 위해 공분산 분석을 사용했습니다.

연상·암기법

단어를 기억하기 쉬운 한국어 문장

  • [발음 연상] 코베리언스 -> "코 베리(very) 언스(언니쓰)" — [스토리] 코가 아주(very) 높은 언니들이(언니쓰) 성형외과에 같이 가서 똑같은 모양으로 코를 세웠어요. 한 언니 코가 높아지면 다른 언니 코도 같이 높아지는 운명 공동체죠! — [한 줄 요약] 코가 아주 높은 언니들이 함께 변하는(Covariance) 공분산!
  • [발음 연상] 코베리언스 -> "코 베어(베리) 언덕(언스)" — [스토리] 산을 오르는데 코를 베어갈 정도로 추운 언덕(언스)이 있어요. 기온이 내려가면 바람도 같이 세게 불어서 추위가 함께 증가하는 상황입니다. — [한 줄 요약] 추위와 바람이 함께(Co) 변하는(Variance) 공분산!

자주 묻는 질문

.covariance 단어 정보

Covariance는 두 변수의 변화 방향을 나타내지만 값의 범위가 무한대입니다. 반면 Correlation은 이를 표준화하여 -1에서 1 사이의 값으로 표현하므로 관계의 강도를 비교하기 더 쉽습니다.

아니요, 주로 통계학, 경제학, 데이터 분석 등 전문적인 학술 분야에서 사용되는 용어입니다. 일상에서는 'relationship'이나 'connection'을 더 많이 씁니다.

선형적인(직선적인) 관계가 없다는 뜻일 뿐, 비선형적인(곡선적인) 관계는 존재할 수 있습니다.

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