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“交叉协方差云”工具可用于研究两个数据集之间的交叉相关。考虑臭氧(数据集 1)和 NO2(数据集 2)之间的关系。注意：NO2 与臭氧之间的交叉相关看起来是不对称的。红色区域表明在选取平移至臭氧值西部的 NO2 值时两个数据集的相关度最高。“搜索方向”工具将帮助您确定其原因。将“搜索方向”工具指向西部时，显示下图：
将“搜索方向”工具指向东部时，显示下图：
显然，将“搜索方向”工具指向西部时，协方差的值更大。可使用交叉协方差云和直方图工具检查哪些要素对的交叉协方差值最大。如果使用指向西部的“搜索方向”工具并擦除云中的一些大交叉协方差点，将会看到绝大多数对应数据点均位于加利福尼亚州中部。还将看到 NO2 值向臭氧值的西部平移。直方图显示出之所以出现大协方差值是因为所选点的 NO2 值(NO2 直方图中的蓝色条)和臭氧值(臭氧直方图中的橙色条)分别大于平均 NO2 值和臭氧值。从该分析中可了解到交叉协方差中的大部分不对称是由出现的平移引起的，这是因为大 NO2 值出现在高臭氧值的西部。
并且，只要从这两个数据集选择的对中存在小于各自的平均值的值，就可以得到大交叉协方差值。事实上，您可能会看到在大于和小于各自平均值的位置的对中都存在大交叉协方差值，并且这些值出现在研究区域内的几个区域中。通过探索数据，您可以确认加利福尼亚州中部的交叉协方差与加利福尼亚州的其余地区的交叉协方差看起来不同。根据此信息，您可能会认定“交叉协方差云”的结果是由数据的不稳定均值所致，并尝试从 NO2 和臭氧中移除趋势。
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