协方差cov计算公式
第一篇协方差cov计算公式:协方差与协方差矩阵标签： 协方差 协方差矩阵 统计引言最近在看主成分分析（PCA），其中有一步是计算样本各维度的协方差矩阵。以前在看算法介绍时，也经常遇到，现找了些资料复习，总结如下。协方差通常，在提到协方差的时候，需要对其进一步区分。（1）随机变量的协方差。跟数学期望、方差一样，是分布的一个总体参数。（2）样本的协方差。是样本集的一个统计量，可作为联合分布总体参数的一个估计。在实际中计算的通常是样本的协方差。随机变量的协方差在概率论和统计中，协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量。两个随机变量越线性相关，协方差越大，完全线性无关，协方差为零。定义如下。cov(X,Y)=E[(XE[X])(YE[Y])]当X，Y是同一个随机变量时，X与其自身的协方差就是X的方差，可以说方差是协方差的一个特例。cov(X,X)=E[(XE[X])(XE[X])]或var(X)=cov(X,X)=E[(XE[X])2]由于随机变量的取值范围不同，两个协方差不具备可比性。如X，Y，Z分别是三个随机变量，想要比较 ...