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样本协 差矩阵

离差矩阵即协方差矩阵。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协方差。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,μk =...

2cos^2θ-sinθcosθ-sin^2θ=0,分解因式可得(2cosθ+sinθ)(cosθ-sinθ)=0,由于θ∈(π/2,π),此时cosθ0,因而2cosθ+sinθ=0,解得cosθ=-√5/5,sinθ=2√5/5,由倍角公式可知sin2θ=2sinθcosθ=-4/5,cos2θ=2cos^2θ-1=-3/5,因此sin(2θ+π/3)=sin2θ/2+√3cos2θ/2=-2/5-3...

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,如果随机向量的不同分量之间的相关性很小,则所得...

(1)an=n^2cos2πn/3 cos2πn/3取到的值为-1/2,-1/2,1,-1/2,-1/2,1,. 对于n=3k(k∈N*),a(3k-2)+a(3k-1)+a(3k)=-1/2(3k-2)^2-1/2(3k-1)^2+(3k)^2=9k-5/2 所以S(3k)为{9k-5/2}的前k项和 S(3k)=9k(k+1)/2-5/2k=9/2k^2+2k 即当n=3k时,Sn=1/2n^2+2/3n n=3...

是的 x[i]*x[j]*cov{Y[i],Y[j]}=var{x[i]*Y[i]} 其中x[i]为数,Y[i]为随机变量,var为方差,相同下标求和。 另一种说法: 协方差是定义在随机变量空间的欧式内积(cov{Y,Y}>=0),而协方差矩阵是协方差内积的矩阵表示,所以正定。

工具栏analysis----scale----reliability analysis(不同spss版本略不同,我使用的是15.0),点选变量,点击设置statistics,选择inter-item的选项,包含输出相关矩阵和协方差矩阵。运行后,在output文件中可以看到结果。

http://wenku.baidu.com/view/e5aa43d6195f312b3169a5b2.html 这个文档逐步逐步教的,有例子

(1)正确,因为按照定义,X与Y的协方差等于Y与X的协方差. (2)不正确.例如矩阵 1 1 1 -1 的特征值一个是(根号2),另一个是(-根号2).

看看这里 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%8F%E6%96%B9%E5%B7%AE%E7%9F%A9%E9%98%B5

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