Ковариация между двумя выборками x и y измеряет, как два набора данных изменяются вместе. Если ковариация положительна, это означает, что при увеличении значений одной выборки значения другой также, как правило, увеличиваются. Если ковариация отрицательна, это означает, что при увеличении значений одной выборки значения другой, как правило, уменьшаются.

Формула для вычисления ковариации между выборками x и y выглядит следующим образом:

Cov(x, y) = (1/n) * Σ[(xi - x̄) * (yi - ȳ)]

Где:

• Cov(x, y) - ковариация между выборками x и y;
• n - количество наблюдений в выборках;
• xi - i-е значение выборки x;
• yi - i-е значение выборки y;
• x̄ - среднее значение выборки x;
• ȳ - среднее значение выборки y;
• Σ - символ суммы, который обозначает, что мы суммируем произведения (xi - x̄) и (yi - ȳ) для всех i от 1 до n.

Теперь давайте рассмотрим шаги для вычисления ковариации:

1. Вычислите средние значения: Найдите средние значения x̄ и ȳ.
2. Вычислите отклонения: Для каждого значения в выборках x и y найдите отклонения от средних: (xi - x̄) и (yi - ȳ).
3. Вычислите произведения отклонений: Для каждого i вычислите произведение (xi - x̄) * (yi - ȳ).
4. Сложите произведения: Сложите все произведения, полученные на предыдущем шаге.
5. Разделите на n: Разделите сумму произведений на количество наблюдений n, чтобы получить ковариацию.

Таким образом, вы получите значение ковариации между выборками x и y. Это значение поможет вам понять, как связаны два набора данных.