协方差矩阵有什么用

方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数.在概率论和数理统计中,方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度.在许多实际问题中,研究随机变量和均值之间的偏离程度有着

方差(Variance)是实际值与期望值之差的平方平均数,而标准差(Standarddeviation)是方差的算术平方根.协方差用的比较少,主要是度量两个变量的相关性（在股票方面有应用）.

是同样的东西,只不过方差-协方差矩阵是更为精确的说法,因为对于多维随机变量,他的对角线元素其实是每维向量本身的方差.一般来讲,在金融数学或者测绘数学中倾向于说方差-协方差矩阵,而理论的概率统计学中一般

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

以上特征值均用于数据统计,一般而言,统计只能针对有限的样本进行统计,故以下描述均基于样本统计.假设样本为xi,i=1...n,E(x)为样本的算术平均值残差vi=xi-E(x);残差的个数与样本中数据

在统计学与概率论中,协方差矩阵（或称共变异矩阵）是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差.这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广.假设X是以n个标量随机变量组成的列向量, 并且μ

是否等同于协方差矩阵?是同样的东西,只不过方差-协方差矩阵是更为二者没什么区别,只是沿袭各领域的习惯说法而已.方差是描述一维随机变量

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

在统计学与概率论中,协方差矩阵是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差.这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广.在统计学与概率论中,协方差矩阵是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差

A=[0,0,0;2,0,2;]A=000202>>v=diag(cov(A))'v=202help里面的cov函数,你自己看一下吧!

协方差矩阵呀根据定义就可以知道两者的不同呀协方差本质是统计学里的最小方差吧再问：可是我查到的资料里有的是基于相关系数矩阵，是不是不同情况不同矩阵呢？再答：不是的呀你看那个定义相关系数=协方差/（X标准

协方差就是协方差矩阵的交叉项.首先齐鲁石化和上海机场的协方差,是等于上海机场和齐鲁石化的协方差,公式化就是Cov（X,Y）=Cov（Y,X）这也是为什么协方差矩阵是对称的.协方差的（1,2）位置是2.

协方差矩阵为零说明两个矩阵中的一个是有问题的,所以你要检查一下数据是不是正确,程序是不是出现意外错误了.协方差矩阵为零一般不会发生.

定义1：变量xk和xl如果均取n个样本,则它们的协方差定义为,这里分别表示两变量系列的平均值.协方差可记为两个变量距平向量的内积,它反映两气象要素异常关系的平均状况.定义2：度量两个随机变量协同变化程

表示两个变量的总体的误差.可以看为是方差的推广（一维到二维）.看下面的定理你应该会更理解一些：cov(X,X)=D(X)

在统计学与概率论中,协方差矩阵是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差.是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广.假设X是以n个标量随机变量组成的列向量,并且μk是其第k个元素的期望值,即,μ

关联性,如果ij元接近1,第i,第j个量有正比例关系,如为-1则有负比例关系,如接近0,他们之间没有关系

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.

在统计学与概率论中,协方差矩阵是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差.是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广. 　　假设 X 是以 n 个

\Sigma是个对称矩阵,而对称矩阵可以通过正交矩阵对角化.可以看一下二次型的内容,就是如何把一个（实的）二次型写成规范型.再问：лл����Ϊûѧ������͵����ݣ��������ڿ����ұ