期望,方差,協方差,標準差,協方差矩陣
一些公式
會用到的函式
- 期望:mean
- 方差: var
- 協方差:cov
- 標準差 :std
- 相關係數:暫時沒找到
具體的各個函式用法見連結
補充的說明: 協方差矩陣計算的是不同維度之間的協方差,而不是不同樣本之間的。
拿到一個樣本矩陣,我們最先要明確的就是一行是一個樣本還是一個維度。
協方差矩陣
- 標準差和方差一般是用來描述一維資料的,但現實生活我們常常遇到含有多維資料的資料集,最簡單的大家上學時免不了要統計多個學科的考試成績。面對這樣的資料集,我們當然可以按照每一維獨立的計算其方差,但是通常我們還想了解更多,比如,一個男孩子的猥瑣程度跟他受女孩子歡迎程度是否存在一些聯絡啊,協方差就是這樣一種用來度量兩個隨機變數關係的統計量。
協方差的結果的意義:如果結果為正值,則說明兩者是正相關的(從協方差可以引出“相關係數”的定義),也就是說一個人越猥瑣就越受女孩子歡迎,結果為負值就說明負相關的,越猥瑣女孩子越討厭。如果為0,也是就是統計上說的“相互獨立”。
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