其次，上述數學表示式在sas/iml中的演算法表達如下，r為相關係數矩陣，s為對角陣, cov協方差矩陣
其中:最後，上**：
***** program 4.10 proc iml ***********;
***** converting a correlation matrix to covariance matrix, and vice versa;
***** example data from table 4.4 ;
****** part i: converting correlation matrix to covariance matrix;
proc iml;
*** define the correlation matrix;
r=;*** define the diagonal matrix with standard deviations on the diagonal;
s=;*** obtain the covariance matrix;
cov=s*r*s;
*** print the covariance matrix;
print cov;
run;
***** part ii: converting covariance matrix to correlation matrix;
proc iml;
*** define the covariance matrix;
cov=;
*** obtain the matrix with standard deviations on the diagonal;
s=sqrt(diag(cov));
*** the inverse of s matrix;
s_inv=inv(s);
*** obtain correlation matrix;
r=s_inv*cov*s_inv;
** print out the three matrices;
print cov s r;
run;
期望 方差 協方差 相關係數
一 期望 在概率論和統計學中，數學期望 或均值，亦簡稱期望 是試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和。它反映隨機變數平均取值的大小。線性運算 推廣形式 函式期望 設f x 為x的函式，則f x 的期望為 離散函式 連續函式 注意 函式的期望不等於期望的函式 一般情況下，乘積的期望不等於期望的乘積 ...
相關係數矩陣計算 期望 方差 協方差 相關係數
第一部分 理論部分 注 對以上的擴充套件涉及到矩 協方差矩陣 第二部分 實驗部分 編譯器 python 3.6 作 者 寒木雅 計算樣本期望 均值 方差 標準差 協方差 相關係數import numpy as np 生成隨機樣本x,yx np.random.randint 0,10,100 y np...
方差 協方差 相關係數的理解
協方差對於變數x y，協方差的定義為每個時刻的 x值與其均值之差 乘以 y值與其均值之差 的均值 其實是求 期望 因此，如果x與x的均值差與y與y的均值差的符號相同，則協方差值大於0，符號相反，則協方差值小於0，總結如下 圖2 圖3 圖4 解釋一 x 越大 y 也越大，x 越小 y 也越小，這種情況...