COVAR_POP |
Covariance de la population |
|---|---|
| Oracle Database SQL | Oracle 10g Release 2 (10.2) ou supérieure |
Syntaxe
| covar_pop(expression1,expression2) |
Paramètres
| Nom | Description |
|---|---|
| expression1 | Ce paramètre permet d'indiquer la première expression correspondant au nombre à traiter |
| expression2 | Ce paramètre permet d'indiquer la deuxième expression correspondant au nombre à traiter |
Description
Cette fonction retourne la covariance d'une population d'un ensemble de nombre pairs.
Remarques
- La fonction COVAR_POP calcule la covariance entre deux ensembles de données numériques, en considérant que ces données représentent l'ensemble complet (population) et non un échantillon. Cela signifie que la formule utilisée divise par le nombre total d'observations.
- Elle est utile pour mesurer la tendance linéaire entre deux variables dans un jeu de données complet. Une covariance positive indique que les deux variables tendent à augmenter ensemble, tandis qu'une covariance négative indique une relation inverse.
- Les paramètres expression1 et expression2 doivent être des expressions numériques valides, souvent des colonnes dans une table, et ces expressions doivent contenir des valeurs appariées pour que la covariance soit calculée correctement.
- Cette fonction fait partie des fonctions analytiques introduites depuis Oracle 10g Release 2, permettant ainsi des calculs statistiques plus avancés directement dans les requêtes SQL, sans nécessiter d'exporter les données vers un outil externe.
- Si l'une des expressions contient des valeurs NULL, ces lignes sont automatiquement exclues du calcul, ce qui garantit que la covariance est calculée uniquement sur des paires de valeurs valides, évitant ainsi des biais.
- COVAR_POP se différencie de COVAR_SAMP qui calcule la covariance sur un échantillon et divise par (n-1) au lieu de n, ce qui est important pour l'interprétation statistique des résultats selon le contexte.
- Le résultat retourné est un nombre réel qui peut varier entre valeurs positives, négatives ou nulles. Un résultat proche de zéro indique une absence de relation linéaire significative entre les deux ensembles de données.
- Elle est souvent utilisée dans des analyses statistiques et financières pour comprendre les relations entre variables, par exemple dans la gestion de portefeuille pour analyser la relation entre les rendements de deux actifs financiers.
Voir également
Article - Les géants de l'informatique - Oracle
Dernière mise à jour : Lundi, le 11 mai 2015