江门网站推广公司,小说网站流量怎么做,wordpress横向导航,wordpress下载单页协方差一般用来研究诸多实验中各个变量之间的关系。举个例子来说#xff0c;有n个实验#xff0c;每个实验得到两个数据#xff0c;分别为变量x1和变量x2。设n 7。这七组实验得到的数据分别为#xff1a; (3,5), (4,5.5),(2,4),(6,7),(8,10),(2,5),(5,7.5) 用MATLAB… 协方差一般用来研究诸多实验中各个变量之间的关系。举个例子来说有n个实验每个实验得到两个数据分别为变量x1和变量x2。设n 7。这七组实验得到的数据分别为 (3,5), (4,5.5),(2,4),(6,7),(8,10),(2,5),(5,7.5) 用MATLAB中的scatter函数作图即可得到下图 可以看到很明显的变量x2与变量x1是有关系的变量x2随变量x1的增大而增大。那么它的协方差一定大于0。 其结果为 设这个矩阵为C则C(1,1)为变量x1的方差C(2,2)为变量x2的方差。C(1,2)C(2,1)为变量x1与变量x2之间的协方差。 若协方差大于0则变量x2随变量x1的增大而增大若协方差小于0则变量x2随变量x1的增大而减小若协方差接近0则变量x2与x1没有关系 其实在判断两个变量之间的相关程度时协方差并不是一个最好的度量方式。相关系数比协方差更能说明问题。相关系数将协方差归一化归一化后的结果在[-1,1]之间。若变量x2随变量x1的增大严格线性增大则相关系数为1 若变量x2随变量x1的增大严格线性减小则相关系数为-1若变量x2不随x1的变化而变化则相关系数为0 在上一个例子中其相关系数为 另一种解释https://www.zhihu.com/question/20852004 转载于:https://www.cnblogs.com/prayer521/p/5999040.html
