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 3.666716.3333 34.3333-10.33333.6667-10.3333 14.3333>> diag(cov(D)) ans =14.333334.333314.3333>> sqrt(diag(cov(D))) ans =3.78595.85953.7859>> std(D) ans =3.7859 5.8595 3.7859