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 ...

定義 　　協方差矩陣是用來衡量一組隨機變量之間的線性關系的矩陣。我們都知道，對於$n$個隨機變量$X_1,X_2,...,X_n$，總體協方差矩陣定義為： $ \left[ \begin{matrix} D(X_1)&Cov(X_1,X_2)&\dots&Cov(X_1 ...

這里看到了一篇非常好的文章，介紹了協方差和協方差矩陣的原理以及公式和應用，協方差主要的就是衡量變量與變量之間相似程度，廢話少說，給上鏈接(看完協方差就可立馬看下LDA線性判別分類，為了更好地利用協方差的原理以及作用還是很有幫助的) https://mp.weixin.qq.com/s ...

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 ...

一、期望 1.離散隨機變量的X的數學期望： E(X)=∑k=1∞xkpk" role="presentation"> E(X)=∑k= ...

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 ...

一文讀懂協方差和協方差矩陣 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 轉載自：https://www.cnblogs.com/invisible2/p/11442777.html 作者：invisible_man ...