協方差矩陣的意義?
協方差矩陣有什麼意義
定義是變量向量減去均值向量，然後乘以變量向量減去均值向量的轉置再求均值。例如x是變量，μ是均值，協方差矩陣等於E[(x-μ)(x-μ)^t]，物理意義是這樣的，例如x=(x1,x2,...,xi)那麼協方差矩陣的第m行n列的數為xm與xn的協方差，若m=n，則是xn的方差。如果x的元素之間是獨立的，那麼協方差矩陣只有對角線是有值，因為x獨立的話對於m≠n的情況xm與xn的協方差為0。另外協方差矩陣是對稱的。
一般多變量分佈的時候(例如多元高斯分佈)會用到協方差矩陣，工程上協方差矩陣也用來分析非確定性平穩信號的性質以及定義非確定性向量的距離(馬哈拉諾比斯範數)。
協方差矩陣有什麼意義
相關係數矩陣：相當於消除量綱的表示變量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量間相關性的矩陣.你對比下它們的等式變換關係：r=COV(x,y)/D(x)D(y)
協方差矩陣有什麼意義
定義是變量向量減去均值向量，然後乘以變量向量減去均值向量的轉置再求均值。例如x是變量，μ是均值，協方差矩陣等於E[(x-μ)(x-μ)^t]，物理意義是這樣的，例如x=(x1,x2,...,xi)那麼協方差矩陣的第m行n列的數為xm與xn的協方差，若m=n，則是xn的方差。如果x的元素之間是獨立的，那麼協方差矩陣只有對角線是有值，因為x獨立的話對於m≠n的情況xm與xn的協方差為0。另外協方差矩陣是對稱的。 一般多變量分佈的時候(例如多元高斯分佈)會用到協方差矩陣，工程上協方差矩陣也用來分析非確定性平穩信號的性質以及定義非確定性向量的距離(馬哈拉諾比斯範數)。
鼠標時動時不動 10分
是機械鼠還是光電鼠？
如果是機械鼠的話，就把鼠標的球那裡旁邊的幾根杆子上的灰塵都用指甲刮乾淨，把球也用肥皂水洗一洗晾乾。
如果是光電鼠的話，可能是鼠標壞了
相關係數矩陣和協方差矩陣有什麼區別
相關係數矩陣：相當於消除量綱的表示變量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量間相關性的矩陣.
協方差分析的意義
當研究者知道有些協變量會影響因變量，卻不能夠控制和不感興趣時（當研究學習時間對學習績效的影響，學生原來的學習基礎、智力學習興趣就是協變量），可以在實驗處理前予以觀測，然後在統計時運用協方差分析來處理。將協變量對因變量的影響從自變量中分離出去，可以進一步提高實驗精確度和統計檢驗靈敏度。方差是用來度量單個變量 “自身變異”大小的總體參數，方差越大，該變量的變異越大；協方差是用來度量兩個變量之間 “協同變異”大小的總體參數，即二個變量相互影響大小的參數，協方差的絕對值越大，兩個變量相互影響越大。對於僅涉及單個變量的試驗資料，由於其總變異僅為“自身變異”（如單因素完全隨機設計試驗資料，“自身變異”是指由處理和隨機誤差所引起的變異），因而可以用方差分析法進行分析；對於涉及兩個變量的試驗資料，由於每個變量的總變異既包含了“自身變異”又包含了“協同變異”（是指由另一個變量所引起的變異），須採用協方差分析法來進行分析，才能得到正確結論。