{"id":4542,"date":"2023-07-10T06:43:37","date_gmt":"2023-07-10T06:43:37","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/"},"modified":"2023-07-10T06:43:37","modified_gmt":"2023-07-10T06:43:37","slug":"hoe-de-covariantiematrix-te-lezen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/","title":{"rendered":"Hoe een covariantiematrix te lezen"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Covariantie<\/strong> is een maatstaf voor hoe veranderingen in \u00e9\u00e9n variabele verband houden met veranderingen in een tweede variabele. Meer specifiek is het een maatstaf voor de mate waarin twee variabelen lineair geassocieerd zijn.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Een <strong>covariantiematrix<\/strong> is een vierkante matrix die de covariantie tussen veel verschillende variabelen weergeeft. Dit kan een nuttige manier zijn om te begrijpen hoe verschillende variabelen in een dataset met elkaar samenhangen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Het volgende voorbeeld laat zien hoe u een covariantiematrix in de praktijk kunt lezen.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hoe een covariantiematrix te lezen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stel dat we de volgende covariantiematrix hebben die informatie bevat over examenscores voor drie verschillende vakken voor studenten:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-35473 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lirec1.png\" alt=\"\" width=\"248\" height=\"188\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><br \/> <span style=\"color: #000000;\"><strong>De waarden langs de diagonalen van de matrix vertegenwoordigen de varianties van elk onderwerp.<\/strong><\/span> <br \/><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-35475 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lecturec2-1.png\" alt=\"\" width=\"250\" height=\"200\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><br \/> <span style=\"color: #000000;\">Bijvoorbeeld:<\/span><\/p>\n<ul class=\"has-text-color\">\n<li> <span style=\"color: #000000;\">De variantie van de wiskunderesultaten is <strong>64,9<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">De variantie van wetenschapsscores is <strong>56,4<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">De variantie van historische scores is <strong>75,6<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>De overige waarden van de matrix vertegenwoordigen de covarianties tussen de verschillende onderwerpen.<\/strong><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-35477 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lirec3.png\" alt=\"\" width=\"245\" height=\"200\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bijvoorbeeld:<\/span><\/p>\n<ul class=\"has-text-color\">\n<li> <span style=\"color: #000000;\">De covariantie tussen wiskunde- en natuurwetenschappenscores is <strong>33,2<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">De covariantie tussen wiskunde- en geschiedenisscores is <strong>\u201324,4<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">De covariantie tussen wetenschaps- en geschiedenisscores is <strong>\u201324,1<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Een <strong>positief getal<\/strong> voor covariantie geeft aan dat twee variabelen de neiging hebben om tegelijkertijd te stijgen of dalen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wiskunde en natuurwetenschappen hebben bijvoorbeeld een positieve covariantie ( <strong>33,2<\/strong> ), wat aangeeft dat leerlingen die hoog scoren op wiskunde ook vaak hoog scoren op natuurwetenschappen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Omgekeerd presteren leerlingen die slecht presteren in de wiskunde ook vaak slecht in de natuurwetenschappen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Een <strong>negatief getal<\/strong> voor covariantie geeft aan dat naarmate \u00e9\u00e9n variabele toeneemt, een tweede variabele de neiging heeft af te nemen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wiskunde en geschiedenis hebben bijvoorbeeld een negatieve covariantie ( <strong>-24,44<\/strong> ), wat aangeeft dat leerlingen die hoog presteren in wiskunde doorgaans laag presteren in geschiedenis.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Omgekeerd scoren leerlingen die laag scoren op wiskunde doorgaans hoog op geschiedenis.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Een opmerking over de symmetrie van een covariantiematrix<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Opgemerkt moet worden dat een covariantiematrix perfect symmetrisch is.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De cel rechtsboven toont bijvoorbeeld exact dezelfde waarde als de cel linksonder:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-35478 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lirec4.png\" alt=\"\" width=\"247\" height=\"193\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De twee cellen meten inderdaad de covariantie tussen geschiedenis en wiskunde.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Omdat een covariantiematrix symmetrisch is, is de helft van de covariantiewaarden die in de matrix worden weergegeven overbodig en onnodig.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Soms wordt dus slechts de helft van de covariantiematrix weergegeven:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-35479 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lirec5.png\" alt=\"\" width=\"264\" height=\"204\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wanneer moet u een covariantiematrix gebruiken?<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In de praktijk zul je vaker een <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-een-correlatiematrix-te-lezen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">correlatiematrix<\/a> moeten maken en interpreteren dan een covariantiematrix.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Covariantiematrices worden echter vaak \u2018onder de motorkap\u2019 gebruikt voor verschillende machine learning-algoritmen en -modellen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De covariantiematrix wordt bijvoorbeeld gebruikt tijdens <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoofdcomponentenanalyse-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">de analyse van hoofdcomponenten<\/a> , wat ons helpt de onderliggende patronen te begrijpen in een dataset die een groot aantal variabelen bevat.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u een covariantiematrix maakt met behulp van verschillende statistische software:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/covariantiematrix-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hoe maak je een covariantiematrix in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/python-covariantiematrix\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hoe u een covariantiematrix in Python maakt<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-covariantiematrix\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hoe u een covariantiematrix maakt in SPSS<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/covariantiematrix-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hoe u een covariantiematrix maakt in Excel<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Covariantie is een maatstaf voor hoe veranderingen in \u00e9\u00e9n variabele verband houden met veranderingen in een tweede variabele. Meer specifiek is het een maatstaf voor de mate waarin twee variabelen lineair geassocieerd zijn. Een covariantiematrix is een vierkante matrix die de covariantie tussen veel verschillende variabelen weergeeft. Dit kan een nuttige manier zijn om te [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-4542","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Hoe een covariantiematrix te lezen - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u een covariantiematrix leest, met een voorbeeld.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Hoe een covariantiematrix te lezen - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u een covariantiematrix leest, met een voorbeeld.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-10T06:43:37+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lirec1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/\",\"name\":\"Hoe een covariantiematrix te lezen - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-10T06:43:37+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-10T06:43:37+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\"},\"description\":\"In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u een covariantiematrix leest, met een voorbeeld.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Thuis\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Hoe een covariantiematrix te lezen\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Uw gids voor statistische competentie\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\",\"name\":\"Dr.benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr.benjamin anderson\"},\"description\":\"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/nl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Hoe een covariantiematrix te lezen - Statorials","description":"In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u een covariantiematrix leest, met een voorbeeld.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Hoe een covariantiematrix te lezen - Statorials","og_description":"In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u een covariantiematrix leest, met een voorbeeld.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-10T06:43:37+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lirec1.png"}],"author":"Dr.benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"Dr.benjamin anderson","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"2\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/","name":"Hoe een covariantiematrix te lezen - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website"},"datePublished":"2023-07-10T06:43:37+00:00","dateModified":"2023-07-10T06:43:37+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219"},"description":"In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u een covariantiematrix leest, met een voorbeeld.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-de-covariantiematrix-te-lezen\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Thuis","item":"https:\/\/statorials.org\/nl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Hoe een covariantiematrix te lezen"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/","name":"Statorials","description":"Uw gids voor statistische competentie","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219","name":"Dr.benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Dr.benjamin anderson"},"description":"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/nl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4542","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4542"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4542\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4542"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4542"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4542"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}