6. Вычисление матрицы ковариации

Вычисление матрицы ковариации

Приведенная далее функция позволяет вычислить матрицу ковариации для массива данных.

• cov(x) — возвращает смещенную дисперсию элементов вектора х. Для матрицы, где каждая строка рассматривается как наблюдение, а каждый столбец — как переменная, cov(x) возвращает матрицу ковариации. diag(cov(x» — вектор смещенных дисперсий для каждого столбца и sqrt(diag(cov(x))) — вектор стандартных отклонений.

• Функция С = cov(x.y), где х и у — векторы-столбцы одинаковой длины, равносильна функции cov([x у]).

Пример:

» D=[2 -3 6:3 6 -1:9 8 5]:C=cov(D) 

С =

14.3333 16.3333 3.6667

16.3333 34.3333 -10.3333

3.6667 -10.3333 14.3333 

» diag(cov(D)) 

ans =

14.3333

34.3333

14.3333

» sqrt(diag(cov(D))) 

ans =

3.7859

5.8595

3.7859 

» std(D) 

ans =

3.7859 5.8595 3.7859