MATLAB.Exponenta
MATLAB и Simulink на русском
Технологии разработки и отладки
		сложных технических систем

MATLAB\MATLAB

В.Г.Потемкин "Справочник по MATLAB"
Анализ и обработка данных

  В оглавление книги \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

Основные операции

COV
Определение ковариационной матрицы элементов массива

Синтаксис:

            C = cov(X)
            C = cov(X, y)

Описание:

Функция C = cov(X) в случае одномерного массива возвращает дисперсию элементов массива; в случае двумерного массива, когда каждый столбец рассматривается как переменная, а каждая строка - как наблюдение, cov(X) - это матрица ковариаций, diag(cov(X)) - вектор дисперсий, sqrt(diag(cov(X))) - вектор стандартных отклонений для каждого столбца.

Функция C = cov(X, y), где массивы X и Y имеют одинаковое количество строк, равносильна функции cov([X Y]).

Пример: Рассмотрим массив M = magic(4)/norm(magic(4)).

M = 0.4706 0.0588 0.0882 0.3824
0.1471 0.3235 0.2941 0.2353
0.2647 0.2059 0.1765 0.3529
0.1176 0.4118 0.4412 0.0294

 

C = cov(X) diag(cov(X)) sqrt(diag(cov(X)))
0.0257 -0.0239 -0.0222 0.0205
-0.0239 0.0234 0.0228 -0.0222
-0.0222 0.0228 0.0234 -0.0239
0.0205 -0.0222 -0.0239 0.0257
0.0257
0.0234
0.0234
0.0257
0.1602
0.1528
0.1528
0.1602

Алгоритм: Вычисление матрицы ковариаций реализуется следующим алгоритмом:

            [n, p] = size(X);
            X = X - ones(n, 1) * mean(X);
            C = X’ * X/(n - 1);

Сопутствующие функции: CORRCOEF, MEAN, STD.

  В оглавление книги \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

 


Поиск по сайту:

Система Orphus

Яндекс.Метрика