<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="id">
	<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Matriks_Kovarian</id>
	<title>Matriks Kovarian - Riwayat revisi</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Matriks_Kovarian"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Matriks_Kovarian&amp;action=history"/>
	<updated>2026-05-23T06:25:23Z</updated>
	<subtitle>Riwayat revisi halaman ini di wiki</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.43.0</generator>
	<entry>
		<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Matriks_Kovarian&amp;diff=17107&amp;oldid=prev</id>
		<title>Budi: Batch created by Azure OpenAI</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Matriks_Kovarian&amp;diff=17107&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-07-31T21:52:15Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Batch created by Azure OpenAI&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Halaman baru&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;Matriks kovarian adalah representasi matriks yang menggambarkan kovarian antara beberapa [[variabel acak]] dalam satu kelompok data. Matriks ini sangat penting dalam [[statistika multivariat]] karena memberikan gambaran hubungan antar variabel secara menyeluruh.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Struktur Matriks Kovarian ==&lt;br /&gt;
Matriks kovarian berbentuk persegi, di mana setiap entri pada baris dan kolom ke-i dan ke-j adalah kovarian antara variabel ke-i dan ke-j. Diagonal utama matriks ini berisi [[varian]], yaitu kovarian sebuah variabel dengan dirinya sendiri.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Aplikasi Matriks Kovarian ==&lt;br /&gt;
Matriks kovarian digunakan dalam [[analisis komponen utama]] (PCA), [[analisis diskriminan]], dan banyak model [[machine learning]]. Struktur dan nilai dari matriks ini juga digunakan untuk mengidentifikasi variabel yang saling berkorelasi tinggi.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Pentingnya Matriks Kovarian ==&lt;br /&gt;
Dengan adanya matriks kovarian, peneliti dapat memahami struktur data secara lebih mendalam, terutama dalam hal redundansi atau hubungan antar variabel. Matriks ini juga penting dalam penilaian [[risiko portofolio]] di bidang keuangan.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Budi</name></author>
	</entry>
</feed>