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协方差矩阵的计算公式例子
如何
用excel
计算协方差矩阵
答:
可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。
协方差的
统计与相关系数的活的方法相似,统计结果同样返回一个输出表和一个
矩阵
,分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间,而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。
多元统计
如何
做主成分分析?
答:
第一步,对原始数据标准化(减去对应变量的均值,再除以其方差),并
计算
相关矩阵(或
协方差矩阵
)第二步,计算相关
矩阵的
特征值及特征向量。特征值从大到小排列,特征向量和特征值对应从大到小排列。前三个主成分分别为:第三步,根据累计贡献率(一般要求累积贡献率达到85%)可考虑取前面两个或三个主...
求EXCEL方差
协方差矩阵计算
过程
答:
第一步,从excel选项——加载项(管理(A):excel 加载项,点击转到)——加载宏:选择分析工具库,确定。这样就调出了相应的功能。第二步,回到excel界面,选择“数据”菜单——“分析”子菜单,单击其中的“数据分析”,弹出对话框里有“
协方差
”,调用即可。
协方差矩阵如何
定义的?
答:
有以下基本假定:1.,即随机误差项是一个平均值或期望值为零的随机变量。相应的矩阵表达形式是 2.,即对于解释变量 的所有观测值,随机误差项的方差都是相同的。3.,即随机误差项彼此之间不相关。假定2、假定3相应的矩阵表达形式是 称 为随机误差项向量 的方差—
协方差矩阵
。
如何
用matlab
计算协方差矩阵的
特征根
答:
要先求出
协方差矩阵
,再用eig命令求出特征值,再用命令roots求出根,如:a=magic(5);b=cov(a),c=eig(b),d=roots(c)结果是:b = 52.5000 5.0000 -37.5000 -18.7500 -1.2500 5.0000 65.0000 -7.5000 -43.7500 -18.7500 -37.5000 -7.5000 90.0000 ...
常见的相似度度量算法
答:
若
协方差矩阵
是对角矩阵,
公式
变成了标准化欧氏距离。 马氏距离的优缺点:量纲无关,排除变量之间的相关性的干扰。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: ...
如何
理解主成分分析中的
协方差矩阵的
特征值的几何含义
答:
相加后极限不存在,这个是可以证明的,建议采用反证法 不过相乘就难说了,我给你看两个
例子
:1.相乘存在:函数1:y=n,函数2:y=1/n^2 两个相乘后在n趋向无穷的时候极限为0 2.相乘不存在:函数1:y=n^2,函数2:y=1/x 两个相乘后在n趋向无穷的时候极限不存在 ...
已知
协方差矩阵
用MATLAB生成随机正态分布的双变量
答:
直接使用matlab自带的函数mvnrnd就可以实现了,help文档里面有一个自带的
例子
:mu = [1 -1]; Sigma = [.9 .4; .4 .3];r = mvnrnd(mu, Sigma, 500);plot(r(:,1),r(:,2),'.');其中Sigma就是
协方差矩阵
,mu为两个变量的均值,根据你的需要设定就行了,后面还有一个参数是生成随机数...
方差 标准差
协方差
有什么区别
答:
方差(Variance)是实际值与期望值之差的平方平均数,而标准差(Standard deviation)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)。
主成分分析(PCA)原理总结
答:
4. 基向量计算:通过最小化样本投影距离或最大化方差,求得基向量矩阵W,其特征向量即为降维的基向量。5. 自动确定基向量数:通过最大特征值与阈值threshold的关系,确定降维所需基向量的个数。6. 中心化作用:中心化数据消除平均值影响,简化
协方差矩阵计算
,确保结果的准确性。7. PCA流程:包括数据...
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