변량,variate

분산,variance의 앞부분 설명 볼 것.

일변량 자료 univariate data : 하나의 변수만 있는 자료
다변량 자료 multivariate data : 여러 개의 변수가 있는 자료
이변량 자료 bivariate data : two variables

Sub:
univariate - Involving one variable
bivariate - Involving two variables
다변량,multivariate (prefix)
{
See KmsE:multivariate

https://mathworld.wolfram.com/Multivariate.html (짧음)
{
각 element가 변량,variate인 벡터,vector.
Multivariate: 각 element가 variate인 vector.
각 변량끼리 독립일 필요는 없다. 독립이 아니라면, 그들 간에 상관,correlation이 존재한다고 한다.


https://mathworld.wolfram.com/MultivariateAnalysis.html
https://mathworld.wolfram.com/MultivariateNormalDistribution.html
}
covariate - 공변량? -> 이게 최선의 직역인 듯. Ggl:공변인이란 번역이 자주 보이나, vg에선 Ndict:공변인으로 하지 않을 것임. (뜻은 뭐 상통하지만.) (page name inconsistency 방지)
KmsE:covariate에는 없음 2023-12-21
Ndict:covariate Naver:covariate Ggl:covariate


TBW
...
Ggl:변수 변량 차이 Naver:변수 변량 차이
WtEn:variate
Ggl:variate variable difference Bing:variate variable difference
Ggl:variation variate difference Bing:variation variate difference


MathWorld:Variate = https://mathworld.wolfram.com/Variate.html
{
확률변수,random_variable 개념의 일반화?
보통 기호는 대문자를 쓴다. 가장 흔한 것은 X.
}