Discussion:Covariance/À faire
- importance de la matrice de covariance pour caractériser la loi d'un vecteur gaussien.
- préciser la discussion heuristique (phrases confuses et mal tournées) et renvoyer, à titre d'illustration, à l'inégalité de corrélation ou à l'inégalité FKG.
- importance de la matrice de covariance pour l'analyse en composante principale. Lien avec la diagonalisation des matrices symétriques.
- calcul de la covariance dans le cas des lois à densité.
Chassaing 21 janvier 2011 à 16:52 (CET)
- Article peu accessible pour un novice. La première formule devrait se limiter au cas simple de deux vecteurs de même dimension : cov(x,y) = 1/n * somme sur i des (x_i-E(x))(y_i-E(y)). Le cas des matrices de dimension quelconque vient tout naturellement, lorsque cette formule de base est connue.
CL
- Sources !--Roll-Morton (d) 6 mars 2013 à 19:20 (CET)
Votre aide est la bienvenue pour corriger les liens, présents dans l'article, vers les pages d'homonymie Flou ⇒ Quelques explications pour effectuer ces corrections. -- 3 novembre 2017 à 17:26 (CET)
