什么是协方差与相关系数?协方差矩阵如何计算?np.cov函数
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了什么是协方差与相关系数?协方差矩阵如何计算?np.cov函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A协方差 (Covariance)在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。
协方差的计算公式如下所示:
方差的计算公式如下所示:
可以看到协方差是度量两个变量的总体误差,而方差只考虑单变量的离散程度。
如果连个变量相互独立,则协方差为零。
则它的协方差矩阵计算公式为:
我们将该矩阵命名为矩阵A,这个矩阵共有三种属性,每种属性有5个变量,我们需要计算学科与学科之间的协方差,综合在一起就构成了协方差矩阵。
我们将语文、数学、英语分别编号为1、2、3,则它们之间的协方差记为E11、E12、E13、E22、E23、E33,最终该矩阵的协方差矩阵为:
可以根据协方差计算公式进行计算:
首先,我们需要得到这三科的平均成绩:
然后用矩阵A减去平均成绩(三科分别减去各科的均值),得到新的矩阵:
E12的计算公式为:
由于样本减均值刚刚已经计算完成,这里直接进行计算:
同理,E13的计算公式为:
根据Eij=Eji的性质,得到新的矩阵:
然后除以样本的个数5,得到最后的协方差矩阵:
知道了协方差矩阵如何计算之后我们来使用numpy内置的函数 cov() 来计算协方差矩阵。假设有两个变量 x0 和 x1 ,有三组观测(0,2)(1,1)和(2,0)。
值得注意的是, np.cov(x) 函数的默认输入矩阵x每一行代表一个特征,每一列代表一个观测,所以在进行协方差矩阵计算的时候需要对输入矩阵进行转置,或者将默认参数设置为False,如 np.cov(x,rowvar=False) 。
输出:
亦或者:
输出:
相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。
相关系数的计算公式如下所示:
可以表示X和Y线性关系的紧密程度.
参考:
协方差 - 百度百科
相关系数 - 百度百科
协方差矩阵概念
以上是关于什么是协方差与相关系数?协方差矩阵如何计算?np.cov函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章