協方差是統計學上表示兩個隨機變量之間的相關性，隨機變量ξ的離差與隨機變量η的離差的乘積的數學期望叫做隨機變量ξ與η的協方差（也叫相關矩），記作cov(ξ, η)： cov(ξ, η) = E[(ξ-Eξ)(η-Eη)] = E(ξη)-EξEη 對於離散隨機變量，我們有: 對於連 ...

協方差與協方差矩陣 標簽： 協方差 協方差矩陣 統計 引言 最近在看主成分分析（PCA），其中有一步是計算樣本各維度的協方差矩陣。以前在看算法介紹時，也經常遇到，現找了些資料復習，總結如下。 協方差 通常，在提到協方差的時候，需要對其進一步區分。（1）隨機變量的協方差。跟數學 ...

協方差矩陣的定義 設一個隨機向量為\(\mathbf{x} \in \mathbb{R}^\mathrm{N}\)，其均值為\(\bar{\mathbf{x}}\)，則令\(\mathbf{y} = \mathbf{x} - \bar{\mathbf{x}}\)，則隨機向量\(\mathbf{x ...

方差是用來度量隨機變量X 與其均值E(X) 的偏離程度。 【隨機變量的協方差】 在概率論和統計中，協方差是對兩個隨機變量聯合分布線性相關程度的一種度量。兩個隨機變量越線性相關，協方差越大，完全線性無關，協方差為零。定義 ...

目錄 均值(mean) 標准差(standard deviation) 方差 (variance)：單個向量 協方差(covariance)：兩個向量 協方差矩陣(covariance matrix):多個向量之間 Matlab實現協方差矩陣 ...

一、樣本方差 設樣本均值為$\bar x$，樣本方差為S2，總體均值為${\rm{\mu }}$，總體方差為${{\rm{\sigma }}^2}$，那么樣本方差 ${S^2} = \frac{1}{{n - 1}}\mathop \sum \limits_{i = 1}^n {\left ...

協方差用於衡量兩個變量的總體誤差或協同程度。兩個總體 $X,Y$ 之間的協方差定義為 $$Cov(X,Y) = E\left [ (X - E(X))(Y - E(Y)) \right ]$$ 將這個式子展開就到計算總體協方差的常用公式： $$Cov(X,Y) = E\left [ (X ...

協方差代表了兩個變量之間的是否同時偏離均值。 如果正相關，這個計算公式，每個樣本對（Xi, Yi）,　每個求和項大部分都是正數，即兩個同方向偏離各自均值，而不同時偏離的也有，但是少，這樣當樣本多時，總和結果為正。下面這個圖就很直觀。下面轉載自：http://blog.csdn.net ...