提到方差，乙個命令var()。
方差定義用來度量隨機變數和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。
> a = sample(10)
> a
[1] 4 2 9 3 6 10 8 5 7 1
> var(a)
[1] 9.166667
> b = matrix(sample(20),4,5)
> b
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 10 12 8 17 20
[2,] 4 11 6 3 19
[3,] 15 1 2 13 16
[4,] 7 14 9 5 18
> cov(b)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 22.000000 -21.666667 -9.333333 23.333333 -5.000000
[2,] -21.666667 33.666667 17.500000 -13.666667 7.833333
[3,] -9.333333 17.500000 9.583333 -4.166667 3.916667
[4,] 23.333333 -13.666667 -4.166667 43.666667 0.500000
[5,] -5.000000 7.833333 3.916667 0.500000 2.916667
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...