Im Alltag werden Sie eine Kovariation selten berechnen müssen. Falls doch, können Sie dies in R wie folgt tun.
Zur Berechnung erstelle ich zweimal jeweils 10 zufällige Werte, damit wir Daten zum Rechnen haben.
x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10)
Die geschätzte Kovarianz berechnet sich wie folgt:
cov(x,y)
[1] 0.02991
Nun wissen wir, dass die Kovarianz gleich der Kovariation geteilt durch die Freieitsgrade (n-1) ist. Somit können wir aus der Kovarianz die Kovariation berechnen, indem wir mit den Freiheitsgrade multiplizieren.
cov(x, y) * (10-1)
[1] 0.2692
Alternativ können Sie die Kovariation auch von Hand berechnen.
\[ \sum (x- \bar x)(y - \bar y) \]
xm <- mean(x)
ym <- mean(y)
sum((x-xm)*(y-ym))
[1] 0.2692