■ 표본집단의 공분산을 계산하는 방법을 보여준다.
▶ 표본집단 공분산 계산하기 예제 (C#)
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
decimal[] xArray = new decimal[] { 20, 30, 40, 50, 60, 70 }; decimal[] yArray = new decimal[] { 24, 32, 33, 84, 46, 40 }; decimal sampleCovariance = CalculateSampleCovariance(xArray, yArray); Console.WriteLine($"표본집단 공분산 : {sampleCovariance}"); |
▶ 표본집단 공분산 계산하기 (C#)
|
1 2 3 |
#region 표본집단 공분산 계산하기 – CalculateSampleCovariance(xArray, yArray)
/// <summary>
/// 표본집단 공분산 계산하기
/// </summary>
/// <param name="xArray">X 배열</param>
/// <param name="yArray">Y 배열</param>
/// <returns>표본집단 공분산</returns>
public decimal CalculateSampleCovariance(decimal[] xArray, decimal[] yArray)
{
if(xArray.Length != yArray.Length)
{
throw new ArgumentException("X 배열과 Y 배열의 길이가 같아야 합니다.");
}
decimal xAverage = xArray.Average();
decimal yAverage = yArray.Average();
return xArray.Zip(yArray, (x, y) => (x – xAverage) * (y – yAverage)).Sum() / (xArray.Length – 1);
}
#endregion
————————————————————————————————————————