協方差矩陣在統計學和機器學習中隨處可見，一般而言，可視作方差和協方差兩部分組成，即方差構成了對角線上的元素，協方差構成了非對角線上的元素。本文旨在從幾何角度介紹我們所熟知的協方差矩陣。 文章結構 方差和協方差的定義 從方差/協方差到協方差 ...

轉載自：https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 方差和標准差一般用來描述一維數據 協方差用來描述二維數據 協方差矩陣用來描述二維及以上數據 協方差用來分析數據之間的相關性 數學期望 為啥提期望呢，肯定是有關系的嘞。來來來，先 ...

1. 方差和協方差的定義 在統計學中，方差是用來度量單個隨機變量的離散程度，而協方差則一般用來刻畫兩個隨機變量的相似程度，其中，方差的計算公式為 其中， 表示樣本量，符號 表示觀測樣本的均值。 協方差的計算公式被定義為： 在公式中，符號 分別表示兩個隨機變量所對應的觀測 ...

一、統計學的基本概念 統計學里最基本的概念就是樣本的均值、方差、標准差。首先，我們給定一個含有n個樣本的集合，下面給出這些概念的公式描述： 均值： 標准差： 方差： 均值描述的是樣本集合的中間點，它告訴我們的信息是有限的，而標准差給我們描述的是樣本集合的各個樣本點到均值的距離之平均 ...

起源：協方差自然是由方差衍生而來的，方差反應的是一個變量（一維）的離散程度，到二維了，我們可以對每個維度求其離散程度，但我們還想知道更多。我們想知道兩個維度（變量）之間的關系，直觀的舉例就是身高和體重（青少年），我們采集到的數據里面有一種固有的性質，那就是身高越高的樣本似乎總有着更大的體重，那我 ...

原文地址： 對kalman濾波中協方差矩陣的理解 作者： thumb2 在kalman濾波中，過程和測量誤差的協方差矩陣是什么形式的？怎么賦值？怎么確定？當狀態變量x為n×1的時候是什么形式？當x為m×n時又是怎樣？ 我的理解：一定要注意理解協方差矩陣表示 ...

1,離散隨機變量的X的數學期望： E(X)=∑k=1∞xkpk">E(X)=∑k=1∞xkpk 2,方差: 研究隨機變量與其均值的偏離程度，記為: 對於離散的： D(X)=E[X−E(X)]2">D ...

協方差對於變量X、Y，協方差的定義為每個時刻的“X值與其均值之差”乘以“Y值與其均值之差”的均值（其實是求“期望”）。因此，如果x與x的均值差與y與y的均值差的符號相同，則協方差值大於0，符號相反，則協方差值小於0，總結如下： 圖2 圖3 圖4 解釋 ...