协方差矩阵_方差协方差矩阵excel

最近很多客官老爷在寻找关于协方差矩阵的解答，今天堵编为大家选取10条解答来给大家详解！ 有89%吃鸡玩家认为协方差矩阵_方差协方差矩阵excel值得一读！

1.协方差矩阵？

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，则所得的协方差矩阵几乎是一个对角矩阵。对于一些特殊的应用场合，为了使随机向量的长度较小，可以采用主成分分析的方法，使变换之后的变量的协方差矩阵完全是一个对角矩阵，之后就可以舍弃一些能量较小的分量了（对角线上的元素反映的是方差，也就是交流能量 。特别是在模式识别领域，当模式向量的维数过高时会影响识别系统的泛化性能，经常需要做这样的处理。
3、必须注意的是，这里所得到的式
（5 和式
（6 给出的只是随机向量协方差矩阵真实值的一个估计（即由所测的样本的值来表示的，随着样本取值的不同会发生变化 ，故而所得的协方差矩阵是依赖于采样样本的，并且样本的数目越多，样本在总体中的覆盖面越广，则所得的协方差矩阵越可靠。
4、如同协方差和相关系数的关系一样，我们有时为了能够更直观地知道随机向量的不同分量之间的相关性究竟有多大，还会引入相关系数矩阵。 在概率论和统计学中，相关或称相关系数或关联系数，显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。在这个广义的定义下，有许多根据数据特点而定义的用来衡量数据相关的系数。对于不同数据特点，可以使用不同的系数。最常用的是皮尔逊积差相关系数。其定义是两个变量协方差除以两个变量的标准差（方差 。皮尔逊积差系数 数学特征其中，E是数学期望，cov表示协方差。因为μX = E(X)，σX2 = E(X2)

2.协方差矩阵

首先更正一下，应该为方差矩阵（或方差-协方差矩阵 ，协方差矩阵可能不是方的，谈不上正定负定. 证： 设随机向量X=(X1,X2,...,Xn)'（列向量 ，X的方差阵为 V(X)=cov(X,X)=(σij)n×n,i,j=1,2,...,n. 而σij=σji=cov(Xi,Xj)， 所以，V(X)为对称阵,并且对角元素σii≥0. 所以，V(X)≥0（n维零向量 ，即，方差矩阵V(X)是非负定矩阵.

3.协方差的矩阵

分别为m与n个标量元素的列向量随机变量X与Y，这两个变量之间的协方差定义为m×n矩阵.其中X包含变量X
1.X
2......Xm,Y包含变量Y
1.Y
2......Yn,假设X1的期望值为μ1，Y2的期望值为v2，那么在协方差矩阵中
（1,2 的元素就是X1和Y2的协方差。 两个向量变量的协方差Cov(X,Y)与Cov(Y,X)互为转置矩阵。 协方差有时也称为是两个随机

4.这个协方差矩阵是什么意思啊？不懂

你懂方差和协方差吗？协方差矩阵就是把方差和协方差排列成矩阵的形式而已，只是个形式

5.我有点迷糊了，协方差矩阵到底是什么啊。。。。。。

协方差矩阵 一定是一个对称矩阵，也就一定是一个方阵 第i行第j列的元素是 随机变量列的第i和第j个的协方差。协方差是可交换的，故矩阵是对称的

6.方差协方差矩阵

是同样的东西，只不过方差-协方差矩阵是更为精确的说法，因为对于多维随机变量，他的对角线元素其实是每维向量本身的方差。 一般来讲，在金融数学或者测绘数学中倾向于说方差-协方差矩阵，而理论的概率统计学中一般说协方差矩阵。二者没什么区别，只是沿袭各领域的习惯说法而已。

7.协方差矩阵迹的意义是什么

协方差矩阵的详细说明 在做人脸识别的时候经常与协方差矩阵打交道，但一直也只是知道其形式，而对其意义却比较模糊，现在我根据单变量的协方差给出协方差矩阵的详细推导以及在不同应用背景下的不同形式。 变量说明： 设为一组随机变量，这些随机变量构成随机向量 ，每个随机变量有m个样本，则有样本矩阵
（1 其中 对应着每个随机向量X的样本向量， 对应着第i个随机单变量的所有样本值构成的向量。 单随机变量间的协方差： 随机变量 之间的协方差可以表示为
（2 根据已知的样本值可以得到协方差的估计值如下：
（3 可以进一步地简化为：
（4 协方差矩阵：
（5 其中 ，从而得到了协方差矩阵表达式。 如果所有样本的均值为一个零向量，则式
（5 可以表达成：
（6 补充说明：
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，则所得的协方差矩阵几乎是一个对角矩阵。对于一些特殊的应用场合，为了使随机向量的长度较小，可以采用主成分分析的方法，使变换之后的变量的协方差矩阵完全是一个对角矩阵，之后就可以舍弃一些能量较小的分量了（对角线上的元素反映的是方差，也就是交流能量 。特别是在模式识别领域，当模式向量的维数过高时会影响识别系统的泛化性能，经常需要做这样的处理。
3、必须注意的是，这里所得到的式
（5 和式
（6 给出的只是随机向量协方差矩阵真实值的一个估计（即由所测的样本的值来表示的，随着样本取值的不同会发生变化 ，故而所得的协方差矩阵是依赖于采样样本的，并且样本的数目越多，样本在总体中的覆盖面越广，则所得的协方差矩阵越可靠。
4、如同协方差和相关系数的关系一样，我们有时为了能够更直观地知道随机向量的不同分量之间的相关性究竟有多大，还会引入相关系数矩阵。

8.相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别

相关系数矩阵：相当于消除量纲的表示变量间相关性的一个矩阵 协方差矩阵：它是没有消除量纲的表示变量间相关性的矩阵.

9.请问条件协方差的定义是什么，计算公式，条件协方差矩阵？

相关系数矩阵：相当于消除量纲的表示变量间相关性的一个矩阵 协方差矩阵：它是没有消除量纲的表示变量间相关性的矩阵. 你对比下它们的等式变换关系： r=COV(x,y)/D(x)D(y)

10.协方差矩阵是正定矩阵吗

是的 x*x*cov{Y,Y}=var{x*Y} 其中x为数，Y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。