統計学者はデータセット内の関係をよりよく理解するために、変数間の共分散を解析した。

2つの変数がどのように共に変動するかを評価するために、統計学者は2つの実数値確率変数XとYに対してCov(X, Y)=E((X-μ)(Y-ν))で定義される統計量、すなわち共分散を計算します。

回帰モデルでは、血圧への影響を調整するために年齢を共変量として含めた。

研究者たちは気温と作物収量の共分散を測定して、それらの関係を理解しようとした。

回帰モデルは治療効果を明らかにするためにいくつかの共変量を調整した。

気候影響をモデル化する際、研究者はしばしば温度と降水量が生態系の反応に影響を与える形で一緒に変動することを発見する。

この10年間で、2つの指標は共に変動し、その変動がどれほど密接に結びついているかを反映していた。

実験では、日光量が増すにつれて植物のストレスは土壌水分とともに変動する。

植物学者は、その種の異なる集団間でいくつかの形質が共に変動していることに気づいた。

代数曲線を研究する際、共変量は一見して明らかでない対称性を明らかにすることがよくあります。