协方差矩阵

时间:2024-03-25 18:21:30编辑:奇事君

协方差矩阵的意义

协方差矩阵的意义是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。协方差矩阵是统计学与概率论概念。外文名为covariance matrix。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识,其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文Statisticum Collegium(国会)、意大利文Statista(国民或政治家)以及德文Statistik,最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用,代表对国家的资料进行分析的学问,也就是“研究国家的科学”。十九世纪,统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义,并且由John Sinclair引进到英语世界。

协方差矩阵怎么算

协方差矩阵的计算公式是cov(x,y)=EXY-EX*EY。首先,我们需要了解协方差矩阵的重要性,协方差矩阵Cov(xi,xj)的每个元素表示随机变量xi和xj的协方差,对角元素等于向量本身的方差;在统计学和概率论中,协方差矩阵的每个元素都是向量元素之间的协方差,这是从标量随机变量到高维随机向量的自然推广;标准差和方差通常用于描述一维数据,但在现实生活中,我们经常会遇到包含多维数据的数据集。统计学中最基本的概念是样本的均值、方差和标准差,平均值描述样本集的中点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差描述样本集每个样本点与平均值之间的平均距离。协方差矩阵的维数等于随机变量的数目,即每个观测值的维数,在某些情况下,1/m将出现在其前面,而不是1/(m-1);协方差矩阵定义,按行排列数据得到的协方差矩阵不同于按行排列的数据得到的,这里,默认数据按行排列,也就是说,每一行是一个观察值(或样本),那么每一列是一个随机变量。

协方差的计算公式

协方差定义为:COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]等价计算式为COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。例如:Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02扩展资料:协方差公式推导cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n=E[(X−E[X])(Y−E[Y])]cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n=E[(X−E[X])(Y−E[Y])]=E[XY−E[X]Y−XE[Y]+E[X]E[Y]]=E[XY−E[X]Y−XE[Y]+E[X]E[Y]]因为均值计算是线性的,即(a和b均为常数): E[aX+bY]=aE[X]+bE[Y]E[aX+bY]=aE[X]+bE[Y]方差的概念与计算公式,例1 两人的5次测验成绩如下:X: 50,100,100,60,50 E(X)=72;Y: 73, 70, 75,72,70 E(Y)=72。平均成绩相同,但X 不稳定,对平均值的偏离大。方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值,记为D(X):直接计算公式分离散型和连续型。推导另一种计算公式得到:“方差等于各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数”。其中,分别为离散型和连续型计算公式。 称为标准差或均方差,方差描述波动程度。参考资料:协方差计算-百度百科

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