转自:https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/72730000学过概率统计的孩子都知道,统计里基本的概念就是样本的均值,方差,或者再加个标准差
(1) 协方差分析中,X是定类数据,Y是定量数据;协变量通常为定量数据;如果协变量是定类数据,可考虑将其纳入X即自变量中,或者将协变量做虚拟变量处理。 (2) 平行
附注:理解:1.方差用于反应数据的离散程度,期望用于反应数据的聚合情况。2.协方差用于反映两个维度之间的数据偏离期望值的相关性,若偏离,即为
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。协方差表示的是两个变量的总体的误差,这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的
这种相关性可以通过楼下要介绍的 协方差 和相关系数 来表示和计算。 2 矩形的面积 2.1 颜色 假设有两个随机变量,身高 和体重 ,很显然这两者应该是正相关的,也
摘要:首先从公式出发介绍了协方差和协方差矩阵的基本概念,然后通过图形说明了协方差矩阵的几何意义;进一步对协方差矩阵进行特征分解,其大特征向量指
doc格式-5页-文件0.03M-为什么需要协方差?上面几个统计量看似已经描述的差不多了,但我们应该注意到,标准差和方差一般是用来描述一维数据的,但现实生活
