2阶协方差矩阵公式
@江有6543：两份样本合并后协方差矩阵怎么算 -
孙叶15710862763…… 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...
@江有6543：协方差怎么计算,请举例说明 -
孙叶15710862763…… cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你...
@江有6543：如何用excel计算协方差矩阵 -
孙叶15710862763…… 1,首先,打开excel表,鼠标点击要编辑的单元格; 2,点击菜单栏的公式——“插入函数”; 3,在函数对话框内输入“COVARIANCE.P”,点击确定; 4,接下来设置函数参数,在ARRAY1处输入A2:A8; 5,在ARRAY2处输入B2:B8; 6,点击确定后就获得了销售量的协方差.
@江有6543：如何计算两个两个方差矩阵的协方差矩阵 -
孙叶15710862763…… 原式=d/dx∫(0→cosx)cos(πt²)dt-d/dx∫(0→sinx)cos(πt²)dt =d/dcosx∫(0→cosx)cos(πt²)dt·dcosx/dx-d/dsinx∫(0→sinx)cos(πt²)dt·dsinx/dx =cos(πcos²x)(-sinx)-cos(πsin²x)cosx =-sinx·cos(πcos²x)-cosx·cos(πsin²x) 注:∫(a→b)f(t)dt表示f(t)的以a为下限、b为上限的定积分.
@江有6543：covxy公式怎么算
孙叶15710862763…… Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2*10=3.02.协方差的性质:1.Cov(X,Y)=Cov(Y,X);2.Cov(aX,bY)=abCov(X,Y),(a,b是常数);3. Cov(X1+X2,Y)=Cov(X1,Y)+Cov(X2,Y)...
@江有6543：大哥,您好,我想知道协方差,相关系数的一些相关知识,看不懂协方差的那个计算公式哦 -
孙叶15710862763…… 两个不同参数之间的方差就是协方差 若两个随机变量X和Y相互独立,则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0,因而若上述数学期望不为零,则X和Y必不是相互独立的,亦即它们之间存在着一定的关系. 定义 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y...
@江有6543：协方差怎么计算,请举例说明 -
孙叶15710862763…… 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 3 Yi 5.0 10.4 14.6 E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2 E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10 E(XY)=(1.1*5.0+1.9*10.4+3*14.6)/3=23.02 Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E...
@江有6543：有关协方差及协方差矩阵公式的问题众所周知,协方差公式为E{(X1 - E[X1])(X2 - E[X2])},但在其估计值或者说协方差矩阵里为什么用的是n - 1分之一,不是n... - 作业帮
孙叶15710862763…… [答案] 因为协方差矩阵是一个估计值,即通过样本方差来估计母体方差,为了满足无偏性,所以用n-1.具体推导可以查看随便一本概率统计教材,无偏性就是期望值等于真实值.
@江有6543：二阶矩阵公式推导 -
孙叶15710862763…… A= a b c d 当A可逆时 A^-1= (1/|A|) A* = 1/(ad-bc) * d -b -c a
@江有6543：matlab中怎样计算矩阵的协方差矩阵 -
孙叶15710862763…… 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 a = randint(3,3,[19]) [n,m] = size(a); fori = 1:m ai = a(:,i); mi = mean(ai); forj = 1:m aj = a(:,j); mj = mean(aj); r(i,j) = sum((ai-mi).*(aj-mj))/(n-1); end endr a = 5 9 4 6 7 9 8 2 9 r = 2.3333 -5.5000 3.3333 -5.5000 13.0000 -7.5000 3.3333 -7.5000 8.3333
孙叶15710862763…… 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...
@江有6543：协方差怎么计算,请举例说明 -
孙叶15710862763…… cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你...
@江有6543：如何用excel计算协方差矩阵 -
孙叶15710862763…… 1,首先,打开excel表,鼠标点击要编辑的单元格; 2,点击菜单栏的公式——“插入函数”; 3,在函数对话框内输入“COVARIANCE.P”,点击确定; 4,接下来设置函数参数,在ARRAY1处输入A2:A8; 5,在ARRAY2处输入B2:B8; 6,点击确定后就获得了销售量的协方差.
@江有6543：如何计算两个两个方差矩阵的协方差矩阵 -
孙叶15710862763…… 原式=d/dx∫(0→cosx)cos(πt²)dt-d/dx∫(0→sinx)cos(πt²)dt =d/dcosx∫(0→cosx)cos(πt²)dt·dcosx/dx-d/dsinx∫(0→sinx)cos(πt²)dt·dsinx/dx =cos(πcos²x)(-sinx)-cos(πsin²x)cosx =-sinx·cos(πcos²x)-cosx·cos(πsin²x) 注:∫(a→b)f(t)dt表示f(t)的以a为下限、b为上限的定积分.
@江有6543：covxy公式怎么算
孙叶15710862763…… Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2*10=3.02.协方差的性质:1.Cov(X,Y)=Cov(Y,X);2.Cov(aX,bY)=abCov(X,Y),(a,b是常数);3. Cov(X1+X2,Y)=Cov(X1,Y)+Cov(X2,Y)...
@江有6543：大哥,您好,我想知道协方差,相关系数的一些相关知识,看不懂协方差的那个计算公式哦 -
孙叶15710862763…… 两个不同参数之间的方差就是协方差 若两个随机变量X和Y相互独立,则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0,因而若上述数学期望不为零,则X和Y必不是相互独立的,亦即它们之间存在着一定的关系. 定义 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y...
@江有6543：协方差怎么计算,请举例说明 -
孙叶15710862763…… 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 3 Yi 5.0 10.4 14.6 E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2 E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10 E(XY)=(1.1*5.0+1.9*10.4+3*14.6)/3=23.02 Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E...
@江有6543：有关协方差及协方差矩阵公式的问题众所周知,协方差公式为E{(X1 - E[X1])(X2 - E[X2])},但在其估计值或者说协方差矩阵里为什么用的是n - 1分之一,不是n... - 作业帮
孙叶15710862763…… [答案] 因为协方差矩阵是一个估计值,即通过样本方差来估计母体方差,为了满足无偏性,所以用n-1.具体推导可以查看随便一本概率统计教材,无偏性就是期望值等于真实值.
@江有6543：二阶矩阵公式推导 -
孙叶15710862763…… A= a b c d 当A可逆时 A^-1= (1/|A|) A* = 1/(ad-bc) * d -b -c a
@江有6543：matlab中怎样计算矩阵的协方差矩阵 -
孙叶15710862763…… 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 a = randint(3,3,[19]) [n,m] = size(a); fori = 1:m ai = a(:,i); mi = mean(ai); forj = 1:m aj = a(:,j); mj = mean(aj); r(i,j) = sum((ai-mi).*(aj-mj))/(n-1); end endr a = 5 9 4 6 7 9 8 2 9 r = 2.3333 -5.5000 3.3333 -5.5000 13.0000 -7.5000 3.3333 -7.5000 8.3333
