Paramètres dans le cas bivarié

Le jeu de données gender pourrait être regroupé en clusters à l’aide de deux variables au lieu d’une, mais cette étape ajoute de la complexité. Dans le cas univarié, nous avons vu que le nombre de paramètres estimés est de six : 2 moyennes, 2 écarts types et 2 proportions.

Lorsque nous ajoutons une variable supplémentaire et que nous considérons le terme croisé distinct de zéro, nous devons toujours estimer deux moyennes, mais chacune est composée de deux valeurs. En outre, la matrice de covariance est composée de quatre valeurs : les variances correspondantes et le terme croisé.

Combien de valeurs distinctes devons-nous estimer ?