2. Coefficient de correlation
{"Image DocumentName": "2. Coefficient de correlation", "Image ImageDescription": "est un param\u00e8tre int\u00e9ressant. \u00c9videmment cette somme d\u00e9pend de n. On va donc diviser par (n-1). Au fait, pourquoi (n-1) et pas simplement n??? Cov(x,y) est la covariance. Elle est utilis\u00e9e dans de nombreuses. m\u00e9thodes multivari\u00e9es. Il y a encore un probl\u00e8me\u2026 La covariance. d\u00e9pend fortement des unit\u00e9s de x et de y. Alors que faire...? Statistiques.", "Image XResolution": "37", "Image YResolution": "37", "Image ResolutionUnit": "Pixels/Centimeter", "Image Software": "SlidePlayer", "Image YCbCrPositioning": "Centered"}