Параметри у двовимірному випадку

Набір даних gender можна кластеризувати, використовуючи дві змінні замість однієї, але це додає складності. В одновимірному випадку ми бачили, що кількість оцінених параметрів дорівнює шести: 2 середні, 2 стандартні відхилення і 2 пропорції.

Коли ми додаємо ще одну змінну й вважаємо, що перехресний елемент відмінний від нуля, нам і далі потрібно оцінити два середні, але кожне з них складається з двох значень. Крім того, коваріаційна матриця має чотири значення: відповідні дисперсії та перехресний елемент.

Скільки різних значень слід оцінити?