协方差

协方差适合 LDA

协分叉辨析它是一种鉴于分叉辨析和回归辨析的统计资料辨析办法。。 分叉辨析是形形色色的以代理商的身份行事对E的情绪反应的分叉。。通常,人造以代理商的身份行事的人造把持。 从定量以代理商的身份行事的角度举行回归辨析,用回归方程深思了定量相干。。但在大多数使习惯于下,发展成为以代理商的身份行事不克不及人造把持。

概率论与统计资料法,协方差用于加重值两个变量的总体偏航。而方差是协方差的一种特别使习惯于,即,当两个变量相同的时。
怀孕零件为E[X]与E[Y]的两个实无规变数X与Y暗做成某事协方差Cov(X,y精确地解释为:

Cov(X,Y)=E[(XE(X))(YE(Y)]=E[XY]E[X]E[Y]

从视觉的角度,协方差表现的是两个变量总体偏航的怀胎
以防两个变量的多样时髦是划一的,更确切地说,以防他们做成某事一个人大于他们本人的怀胎,O,这么两个变量暗做成某事协方差执意积极价值;以防两个变量的多样时髦是相反的,即,内容一个人变量大于怀孕值。,这么两个变量暗做成某事协方差执意底片。
以防X和Y在统计资料上是孤独的,这么二者暗做成某事协方差执意0,因两个孤独的无规变数缓和E[XY]=e[x] e[y]。
然而,另外的则其他的。。即以防X与Y的协方差为0,两者都未必是统计资料孤独的。。
协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而依赖协方差的相干性,它是一个人无维的线形的有关数。。
协方差为0的两个无规变数称为是不相干的。

两个形形色色的决定因素暗做成某事方差执意协方差  以防两个无规变数x和y彼此孤独,则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0,这样,以防前述的=mathematics怀胎缺点零,这么X和Y不克不及彼此孤独。,即,它们暗中有必然的相干。。
精确地解释
E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为无规变数X和Y的协方差,铭记不忘是COV(X),Y),即,COV(X),y)=(X-E(x))(Y-E(Y))。
协方差与方差暗中好比下相干:

  • D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(XY)
  • D(XY)=D(X)+D(Y)2Cov(XY)
    协方差与怀孕好比下相干:
  • Cov(XY)=E(XY)E(X)E(Y)
    协方差的高质量的:
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