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协方差矩阵

定义是变量向量减去均值向量,然后乘以变量向量减去均值向量的转置再求均值。例如x是变量,μ是均值,协方差矩阵等于E[(x-μ)(x-μ)^t],物理意义是这样的,例如x=(x1,x2,...,xi)那么协方差矩阵的第m行n列的数为xm与xn的协方差,若m=n,则是xn的方...

已知协方差矩阵,计算相关系数可以按图中的公式进行。 R就是相关系数矩阵,C为协方差矩阵。 >> a=rand(5,5) a = 0.9501 0.7621 0.6154 0.4057 0.0579 0.2311 0.4565 0.7919 0.9355 0.3529 0.6068 0.0185 0.9218 0.9169 0.8132 0.4860 0.8214 0.7...

函数 cov 格式 cov(X) %求向量X的协方差 cov(A) %求矩阵A的协方差矩阵,该协方差矩阵的对角线元素是A的各列的方差,即:var(A)=diag(cov(A))。 cov(X,Y) %X,Y为等长列向量,等同于cov([X Y])。

工具栏analysis----scale----reliability analysis(不同spss版本略不同,我使用的是15.0),点选变量,点击设置statistics,选择inter-item的选项,包含输出相关矩阵和协方差矩阵。运行后,在output文件中可以看到结果。

首先更正一下,应该为方差矩阵(或方差-协方差矩阵),协方差矩阵可能不是方的,谈不上正定负定. 证: 设随机向量X=(X1,X2,...,Xn)'(列向量),X的方差阵为 V(X)=cov(X,X)=(σij)n×n,i,j=1,2,...,n. 而σij=σji=cov(Xi,Xj), 所以,V(X)为对称阵,...

这个其实,基本上,就是从协方差矩阵的定义来的。 协方差矩阵,基本上,就是向量 (X - μ) 与其转置相乘,然后求期望,而期望就是个加权平均而已。这样的东西,从线性代数上讲,基本上全是半正定的。 为了看清楚,我们一步一步来,见下图(一定要...

是的 x[i]*x[j]*cov{Y[i],Y[j]}=var{x[i]*Y[i]} 其中x[i]为数,Y[i]为随机变量,var为方差,相同下标求和。 另一种说法: 协方差是定义在随机变量空间的欧式内积(cov{Y,Y}>=0),而协方差矩阵是协方差内积的矩阵表示,所以正定。

用软件求啊,MATLAB功能很强大, 甚至EXCLE也能求的,不会命令的话, 打开帮助菜单搜索下就可以找到

根据协方差矩阵的定义及向量期望的性质可以如图证明这个等式成立。

1、协方差矩阵中的每一个元素是表示的随机向量X的不同分量之间的协方差,而不是不同样本之间的协方差,如元素Cij就是反映的随机变量Xi,Xj的协方差。 2、协方差是反映的变量之间的二阶统计特性,如果随机向量的不同分量之间的相关性很小,则所得...

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