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covariance.md

@@ -1,11 +1,14 @@
-up:: [[statistiques]]
+up:: [[statistiques indices de dispersion]]
 #maths/statistiques 
 
 
-$$
-\begin{align}
-\mathrm{cov}(X, Y) &= \overline{X \cdot Y} - \overline{X} \cdot \overline{Y} \\[1em]
-&= \overline{(X-\overline{X}) \cdot (Y - \overline{Y})} \\[1em]
-&= \sum\limits_{n}\left( \frac{ \left( X_{n} - \overline{X}\right) \cdot \left( Y_{n} - \overline{Y} \right) }{n} \right) 
-\end{align}
-$$
+> [!définition] 
+> Soient $X$ et $Y$ deux variables
+> $$
+> \begin{align}
+> \mathrm{cov}(X, Y) &= \overline{X \cdot Y} - \overline{X} \cdot \overline{Y} \\[1em]
+> &= \overline{(X-\overline{X}) \cdot (Y - \overline{Y})} \\[1em]
+> &= \sum\limits_{n}\left( \frac{ \left( X_{n} - \overline{X}\right) \cdot \left( Y_{n} - \overline{Y} \right) }{n} \right) 
+> \end{align}
+> $$
+^definition