절대 쉽게 가르치는게 아니고..저렇게 변수나 상수를 쓰는건 고급지지만 학자들이 쉬운것도 어렵게 만드는 대표적인 기술이다.. 그냥 산수에 불과한거요. 그냥 두개의 데이터를 가지고 주로 이 두데이터들이 상관성이 있는지 알기위해서 이 두데이터의 편차를 곱해버려서 평균내는거요. 그게 공분산이요. 상관성이 있을수록 공분산이 커지고...그걸다시 -1 1사이의 가지게 조정한것이 상관계수고. 이해하려면 저런식을 세우기전에 단순한 데이터가지고 편차내보고 직접 해보면 이해하기 쉬울것입니다. . 그냥 이거는 산수입니다. 간단한걸 가지고 그런데 이걸 주구잔창 복잡하게 식을 세워서 알려고 하니 어려워지는거요.... 공부하시는 분들은 저런식부터 보려고 하지말고 노가다일이라고 해도 데이터 가지고 직접 계산해보세요. 그러면 금방 이해합니다. 그렇게 공부하세요. 그런다음에 자기가한 데이터작업을 식으로 표현해보는거에요. 그런식으로 하는데 가르치는분들이 전부 식부터 세우니 이해하기 어려워지는거요..
분산은 각 변량들의 종류를 x,y라고 한다면 x의 분산은 각 변량들이 x의 평균으로부터 떨어진 정도를 나타내고 y도 마찬가지로 작용합니다 그런데 공분산은 x의 분산과는 달리 변량-평균의 제곱을 하지 않고 x의 변량 - 평균 곱하기 y의 변량 - 평균을 함으로써 두 마찰변수의 평균적인 분산정도를 나타내게 되는거죠
![NEW 확률및통계 5.2절-2 공분산 (covariance) [확률과통계, 확률통계, 확률론, 경제경영통계학]](http://i.ytimg.com/vi/S3wxU-9a3J0/mqdefault.jpg)
이 강의 제발 지우지 말아주세요 영원히 박제해 주세요 진짜 공분산 100%로 이해되게하는 강의는 이 강의 뿐입니다.
좌표점을 옮겨주는 역할이라는 설명으로 식에 대한 이해가 깊어졌습니다~! 감사합니다!
절대 쉽게 가르치는게 아니고..저렇게 변수나 상수를 쓰는건 고급지지만 학자들이 쉬운것도 어렵게 만드는 대표적인 기술이다.. 그냥 산수에 불과한거요. 그냥 두개의 데이터를 가지고 주로 이 두데이터들이 상관성이 있는지 알기위해서 이 두데이터의 편차를 곱해버려서 평균내는거요. 그게 공분산이요. 상관성이 있을수록 공분산이 커지고...그걸다시 -1 1사이의 가지게 조정한것이 상관계수고. 이해하려면 저런식을 세우기전에 단순한 데이터가지고 편차내보고 직접 해보면 이해하기 쉬울것입니다. . 그냥 이거는 산수입니다. 간단한걸 가지고 그런데 이걸 주구잔창 복잡하게 식을 세워서 알려고 하니 어려워지는거요.... 공부하시는 분들은 저런식부터 보려고 하지말고 노가다일이라고 해도 데이터 가지고 직접 계산해보세요. 그러면 금방 이해합니다. 그렇게 공부하세요. 그런다음에 자기가한 데이터작업을 식으로 표현해보는거에요. 그런식으로 하는데 가르치는분들이 전부 식부터 세우니 이해하기 어려워지는거요..
교수님 영상 잘봤습니다, 지금까지 본 어떤 자료보다 공분산을 이해하는데 도움이 됐습니다.
감사합니다 이해가 쏙쏙 되네요.. 다른 강의도 올려주셨으면..ㅎㅎㅋㅋ
교수님, 또 다른 개념에 대해서 영상 올려주세요. 좋아요와 구독은 보장 드립니다. 공분산에 대해서 고민이 많았는데 한결 이해갸 쉬워졌습니다. (저는 통계 전공은 아니고 그냥 공부하는 사람인데, 이렇게 쉽게 설명해 주시는 분은 처음입니다. 감사합니다.)
이마를 치게 만드는 명강의. 감사합니다 교수님. 더 많은 콘텐츠 올려주셨으면 좋겠어요..!!
설명이 너무 깔끔합니다!! 말 꼬임 같은거에 부담갖지 마시고 이런저런 기초 지식들 관련 콘텐츠 올려주시면 좋을 것 같아요!!
아마 구독자수가 상당하지 않을까 싶습니다 ㅎㅎ
투자론을 공부하는데 covariance가 나와서 참 이해하기 어려웠는데 정말 쉽게 잘 가르쳐주셔서 감사합니다!
들어본 유튜브 강의 중에 가장 시원한 강의에요 감사합니다 ^^
진짜설명 최고.. 혹시 회귀분석강의 업로드해주실 생각은 없으신가요ㅠㅠ?
우와 공분산 개념 이해가 잘 안되었는데 너무 도움 많이 되었습니다. 정말 감사합니다.
감사합니다 잘들었습니다 비전공자도 이해할 수 있어서 좋았네요헤헤ㅛ
통계 공부중인데 증말 쉽게 설명해주셔서 감사합니다... 구독할게요 자료 많이 올려주세요 헤헤
교수님 또 다른 강의들이 있다면 올려주시면 좋겠습니다 ! 통계학 처음 공부하면서 너무 어려웠는데 이렇게 이해가 쏙쏙되는 강의는 처음입니다.. 어려운 개념 잘 설명해주셔서 감사합니다.
교수님, 재무관리를 공부하는데 공분산이 이해가 안되어서 멘붕이 왔었어요,,, 설명 정말 감사합니다!!
ㄷㄷ 이 좋은 강의력.. 아쉽네용 하나밖에 없다니 ㅜㅠㅜㅠ
설명하시는 스타일이 저와 잘 맞는 것 같습니다. 통계나 수학 관련 다른 개념들도 올려주시면 좋을 것 같애요. 감사합니다.
내용 너무 좋아요.ㅎ 통계 다른 개념도 많이 올려주시면 감사하겠습니다.👍👍👍👍👍🙆
저도 회귀분석 쪽 분산분석 쪽 원합니다.🙆🙆🙆👍
교수님 띵강의 감사합니다.. 더올려주세용~ (죄송합니다)
정말 감사합니디 이해가 쏙쏙됐어요.. 더 여러영상 찍어주셨으면 좋겠습니다 ㅜㅜ
기초통계 공부중이라 비슷한 내용으로 10개 정도 영상 봤는데, 이해 쏙쏙.. 최고!
너무 잘 들었습니다! 감사해요.
혹시 2 by 2 이상의 다차원 공분산에 대한 강의도 있으면 정말 큰 도움 될 것 같습니다. 감사해요~~!!
와우 차근차근 잘 알려주셔서 이해 한 번에 팍 됐어요 최고..
좋은 설명 감사합니다. 그 어떤 설명보다 이해가 잘되네요. :)
공분산의 개념을 이해하는데 도움이 된 것 같습니다.
자산가격결정모형공부하다가 모르겠어서 들어왔는데 ㅜㅜ 공분산개념잘알아갑니다! 감사해요 개념 더올려주세요ㅜㅜㅠ엉엉
감사합니다! 교수님. 설명 잘 들었습니다 :)
이렇게 설명 깔끔하고 이해잘되게 설명해주시는분 첨봄 ㄷㄷ 통계에 대해 잘 몰라도 머리에 쏙쏙 들어오네요 너무 감사합니다!!
와... 진짜 잘 가르쳐 주십니다..!
오아 짧은데도 이해가 쏙쏙 잘되어요!!
우와 공분산, 상관계수 쓰면서 그냥 높으면 두 변수간 상관간계 높은거고 낮으면 상관관계 낮다고만 알고 수학적 이해를 전혀 못했는데 이걸로 완전 이해했어요. 감사합니다. 근데 아직도 공'분산'이라는 명칭을 쓰는지는 이해가 안가네요. 분산하고 무슨 관계가 있는건지...
분산은 각 변량들의 종류를 x,y라고 한다면 x의 분산은 각 변량들이 x의 평균으로부터 떨어진 정도를 나타내고 y도 마찬가지로 작용합니다 그런데 공분산은 x의 분산과는 달리 변량-평균의 제곱을 하지 않고 x의 변량 - 평균 곱하기 y의 변량 - 평균을 함으로써 두 마찰변수의 평균적인 분산정도를 나타내게 되는거죠
너무 명쾌하게 이해 갑니다.. ㅠㅠ 감사합니다.. 회귀분석 관련한 내용도 강의해 주시면 안될까요?ㅠㅠ
와 이거 역대급이네요. 왜 다른건 안올려주시나요. 하긴.. 교수님이 연구하시기도 바쁜데 유튜브에 강의 찍어 올리기 귀찮으실듯. 안타깝다.
감사합니다 공분산에 대한 이해가 더 잘 되었습니다
감사합니다😊
진짜 감사합니다! 최고에요!
많은도움받았습니다.감사합니다!!
큰 도움을 받았습니다. 고맙습니다.
좋은 설명입니다.
시계열도 해주시면 안돼요?ㅠㅠㅠ ㅇ너무어려워요 근데 어떤것보다 속시원해요ㅜㅜ 영상이
와 설명 너무 이해 잘되네요... 감사합니다 ㅎㅎ
교수님.. 저희학교 와주세요 흑흑 감사합니다
헐 대박 속시원해여.... 고마워여...
교수님....감사합니다....감사합니다....복 많이 받으세요ㅠㅠㅠㅠ어느 방향에 계신가요?? 절 올리고 싶습니다 알려주세요 증말 감사합니다 감사합니다 ㅠㅠㅠㅠㅠㅠ 늘 건강하십시오
와 너무 이해가 잘돼요 감사합니다
개념을 잡는데 많은 도움이 되었습니다.
좋은 강의였습니다. 감사합니다
고맙습니다. 통계 하느라 애 먹고 있는 대학원생입니다. 질문 올리면 이렇게 추가로 동영상 올려주시나요? ^_^
잘 보고 갑니다
큰 도움이 되었습니다!
잘봤습니다.^^
정말로 감사합니다.
사랑합니다
영상 정말감사합니다
선생님 ㅜㅜ 계속계속 업로드해주세요
6:52 에 x-E(x)가 1사분면에서는 >0이지만 3사분면에서는
1사분면에서 X-E(X)>0이고, Y-E(Y)>0이기 때문에, E{X-E(X) Y-E(Y)} > 0라고 말씀해 주시는 것 같아요~^^
후에 영상 보시는 분들을 위해 답글 달자면
x-E(x)가 3사분면에서는
설명감사합니다! ㅜㅜ
감사합니다
감사합니다!!!!
구독박고 갑니다
5:30 저기 Y- E(x)는 0보다 작은거 아닌가요..? 이해가 잘 안돼서..
Y-E(Y)입니다 1사분면이니까 0보다 크거나 같을수밖에없습니다
감사합니다. 블로그 주소도 알려주실 수 있을까요?
교수님, 감사합니다. 강의 13:50초 가량에서 cov 구하는데 중요한 점이 관측치들이 independent하다라는 가정이라고 하셨는데, 관측치가 independent이면 cov는 0으로 결정되는 것 아닌지요?
진보라 확률변수 X와 Y가 서로 독립일때, Cov(X,Y) = 0입니다. 교수님 말씀은 각 확률변수들의 관측치들(x1, x2, ..., xn)이 독립이라는 것 같습니다.
혹시 그러면 평균을 가중평균으로 바꾸고 공분산을 구한다면 좀더 정확한 예측이 가능한건가요? 재무관련 쉅을 들으면서 포트폴리오 위험도를 구하는데 공분산이 궁금해져서 찾다보니 여기까지 왔네요
김종찬 평균 계산식을 보시면 xf(x)의 합으로 이미 x가 가지는 값들에 해당하는 확률가중을 사용한 가중평균입니다.
김종찬 보통 f(x)를 구할때 상대도수를 사용하는데, 이때 주관적으로 확률값을 정의한다면 공분산 값이 달라질 수 있을 것입니다. 그러나 그것이 정확하다고 말할 순 없겠죠..
혹시 여기서 선형적 관계라는게 어떤의미인지 아시는분 잇으실까요 ㅠ
linear relationship이라고 치시면 되요 말 그대로 일차함수나 그런것 처럼 한 변량에 주기적이나 규칙적으로 대응하는 값이 있다고 생각하시면 되요
Cov가 머에요
covariance = cov = 공분산