1樓：匿名使用者
首先更正一下，應該為方差矩陣（或方差-協方差矩陣），協方差矩陣可能不是方的，談不上正定負定.
證：設隨機向量x=(x1,x2,...,xn)'（列向量），x的方差陣為
v(x)=cov(x,x)=(σij)n×n,i,j=1,2,...,n.
而σij=σji=cov(xi,xj)，
所以，v(x)為對稱陣,並且對角元素σii≥0.
所以，v(x)≥0（n維零向量），即，方差矩陣v(x)是非負定矩陣.
協方差矩陣？
協方差矩陣有什麼意義
協方差的計算方法
2樓：雷達
1.在概率論和統計學中，協方差用於衡量兩個變數的總體誤差。
2.期望值分別為e(x) = μ 與 e(y) = ν 的兩個實數隨機變數x與y之間的協方差定義為：
cov(x，y)=e[(x-e(x))(y-e(y))]等價計算式為cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y)
3樓：牟圖碧辰陽
cov(x,y)=e是協方差的定義式，把它，很容易得到：cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y)，具體計算協方差都是用後一個式子，這方便多了。
如果已知x與y的分佈列，是很容易求得xy的分佈列的，以後的問題只是求數學期望了，編制的程式應該是很簡單的，因為用計算器計算也不難的。
協方差矩陣
怎麼證明 ：協方差矩陣是半正定的？請回答
發射訊號的協方差矩陣物理意義是什麼？
4樓：蘭陵風煙
在統計學與概率論中,，協方差矩陣是一個矩陣，其每個元素是各個向量元素之間的方差。是從標量隨機變數到高維度隨機向量的自然推廣。 假設 x 是以 n 個標量隨機變數組成的列向量，並且μk 是其第k個元素的期望值, 即, μk = e(xk), 協方差矩陣然後被定義為：
σ=e=(如圖) 矩陣中的第(i,j)個元素是xi與xj的協方差. 這個概念是對於標量隨機變數方差的一般化推廣。
相關係數矩陣和協方差矩陣有什麼區別
5樓：匿名使用者
相關係數矩
陣：相當於消除量綱的表示變數間相關性的一個矩陣協方差矩陣：它是沒有消除量綱的表示變數間相關性的矩陣。
你對比下它們的等式變換關係：
r=cov(x,y)/d(x)d(y)
看看我的部落格
pca演算法中協方差矩陣是aa還是aa
1 等價無窮小代換，並不在於 x 趨向於什麼，而在於函式的分子 分母 冪次 複合變數的結果趨向於什麼。2 sinx x，原本是一個極為重要的 special limit，我們翻譯成重要極限。但是在教學中，常常誤導為等價無窮小代換 sinx x x x 1。這個前提是 x 趨向於 0。pca為什麼要用...
方差怎麼用非退化的正定矩陣的協方差陣來表示
在kalman filter中一般是不會出現這樣的情況的，在ekf中可能會出現，一般是因為系統的非線性較強，採用一階的近似誤差還是比較大的，就會出現發散，所以協方差矩陣也會變得非正定，可以把取樣間隔縮短一點或者採用ukf pf等其它濾波方法 另外可。用mvnpdf函式時協方差矩陣是非正定矩陣怎麼辦 ...
訊號協方差矩陣的最大 最小特徵值代表什麼
如果訊號中含有噪聲，最大特徵值代表訊號與噪聲的功率，最小特徵值代表噪聲功率 只有訊號的話，個人感覺最大最小特徵值應該相等吧。這是資料的東西了，看看高數 什麼是協方差 協方差矩陣 矩陣特徵值 1 正確,因為按照定義,x與y的協方差等於y與x的協方差.2 不正確.例如矩陣 1 1 1 1 的特徵值一個是...