Иллюстрированный самоучитель по MatLab

Вычисление матрицы ковариации

Приведенная далее функция позволяет вычислить матрицу ковариации для массива данных.

  • cov(x) – возвращает смещенную дисперсию элементов вектора х. Для матрицы, где каждая строка рассматривается как наблюдение, а каждый столбец – как переменная, cov(x) возвращает матрицу ковариации.
  • diag(cov(x)) – вектор смещенных дисперсий для каждого столбца и sqrt(diag(cov(x))) – вектор стандартных отклонений.
  • Функция С = cov(x.y), где х и у – векторы-столбцы одинаковой длины, равносильна функции cov([x у]).

Пример:

>> D=[2-3 6:3 6-1:9 8 5]:C=cov(D)
C =
14.3333 16.3333 3.6667
16.3333 34.3333-10.3333
3.6667-10.3333 14.3333
>> diag(cov(D))
ans =
14.3333
34.3333
14.3333
>> sqrt(diag(cov(D)))
ans =
3.7859
5.8595
3.7859
>> std(D)
ans =
3.7859 5.8595 3.7859
Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.