Cómo calcular la matriz de covarianza

La fórmula de cálculo de la matriz de covarianza es cov(x, y)=EXY-EX*EY;

En primer lugar, debemos comprender la importancia de la covarianza matriz, la matriz de covarianza Cov Cada elemento de (xi, xj) representa la covarianza de las variables aleatorias xi y xj, y el elemento diagonal es igual a la varianza del vector mismo;

En estadística y teoría de probabilidad , cada elemento de la matriz de covarianza son todos covarianzas entre elementos vectoriales, que es una generalización natural de variables aleatorias escalares a vectores aleatorios de alta dimensión. La desviación estándar y la varianza generalmente se usan para describir datos unidimensionales, pero en la vida real, nosotros; A menudo se encuentran multidimensionales. Un conjunto de datos de datos.

Los conceptos más básicos en estadística son la media, la varianza y la desviación estándar de la muestra. La media describe el punto medio del conjunto de muestras, y la información que nos dice es limitada, mientras que la desviación estándar describe cada uno de ellos. de los conjuntos de muestra. La distancia promedio entre los puntos de muestra y la media.

La dimensión de la matriz de covarianza es igual al número de variables aleatorias, es decir, la dimensión de cada observación. En algunos casos, delante de ella aparecerá 1/m en lugar de 1/. (m- 1);

Definición de matriz de covarianza. La matriz de covarianza obtenida al ordenar los datos por filas es diferente de la que se obtiene al ordenar los datos por filas. Aquí, los datos predeterminados están ordenados por filas, es decir, cada fila es una observación (o muestra), luego cada columna es una variable aleatoria.