浸
应该是您所使用的功能,它使你困惑呢?
从一个随机向量协方差矩阵?
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克里斯托弗•史密斯
2018年1月28日
我知道这个问题是旧的但是我遇到这个页面寻找相同的答案。如果浸在Matlab()函数的输入元素的选择这两个函数的期望值则但它不工作。浸()函数似乎是专为大数据集的平均值可以确定。在你的情况下,你需要知道的每一个随机变量的期望值的向量。那么这个向量的协方差计算与嵌套的for循环遍历该数组和手工计算elementwise协方差。内建函数x()不提供任何选项。这是帮助我的视频链接:https://m.youtube.com/watch?v = 0 w8htzu1zmm它假设您有一个向量随机变量值(实例),其中每个元素表示的函数与协方差和向量中每个元素你已经知道期望值。然后很容易把一个资料片向量和计算NxN协方差矩阵但乏味。
艾伦·戈尔茨坦
2021年4月3日
让我看看如果我有这个权利,如果我运行x和z (z)是一个矢量,我会得到一个向量。covarinace矩阵有差异(x (z1, z1))对角和协方差symetrically上部和下部的三角形。
我认为covarinace矩阵,您需要创建一个向量的每个点与平均值差异的点,把它与它的转置,然后除以点的数量。
如果z是一个随机变量的向量,C将协方差矩阵
M = 1(1、长度(z)) *意味着(z);%向量的平均值
佐= z - M;%的距离的意思
C =(佐佐)。/长度(z);%的协方差矩阵
