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协方差 协方差矩阵 方差

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方差方差和标准差:   英文:variation and standard deviation   右图为计算公式 Variance's formula   注:此公式在某些文献定义中分母为n-1。如,在MATLAB中使用求方差函数var时,   var(x,1)表示除N,而var(x,0)<=>var(x)表示除n-1   样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差;样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量,样本方差或样本标准差越大,样本数据的波动就越大。   数学上一般用E{[X-E(X)]^2}来度量随机变量X与其均值E(X)即期望的偏离程度,称为X的方差。   定义   设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2},而σ(X)=D(X)^0.5(与X有相同的量纲)称为标准差或均方差。即用来衡量一组数据的离散程度的统计 更多

协方差一、定义   协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。   方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来,质量因子是可以人为控制的。   回归分析是从数量因子的角度出发,通过建立回归方程来研究实验指标与一个(或几个)因子之间的数量关系。但大多数情况下,数量因子是不可以人为加以控制的。   方差知道吧。。。   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的协方差,记作COV(X,Y),即COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。   协方差与方差之间有如下关系:   D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X,Y)   D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X,Y)   因此,COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。   协方差的性质:   (1)CO 更多

相关系数相关系数r   相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1]。|r|值越大,误差Q越小,变量之间的线性相关程度越高;|r|值越接近0,Q越大,变量之间的线性相关程度越低。   相关系数 又称皮(尔生)氏积矩相关系数,说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。   相关系数用希腊字母γ表示,γ值的范围在-1和+1之间。   γ>0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0为正相关,γ0 更多

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