Molte volte in analisi statistiche, i parametri della popolazione di maggiore interesse sono quelli di covarianza e varianza . Questi parametri mostrano la variabilità degli oggetti di interesse e loro associazioni con l’altro . Purtroppo, trovare i veri valori di questi parametri non è possibile senza aver assaggiato l’intera popolazione di interesse , un compito impossibile per la maggior parte dei ricercatori a causa di risorse e vincoli di tempo . La soluzione a questo problema è quello di trovare stime di questi parametri . La matrice di covarianza stimata è una matrice statistica che consente di inquadrare trovare queste stime in modo veloce e conveniente . Istruzioni

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organizzare il set di dati . La matrice di covarianza può essere calcolato solo se si dispone di due chiari gruppi distinti . Se i vostri dati sono stati originariamente raccolti come un insieme di informazioni di due differenti gruppi , quindi chiamare il vettore colonna che rappresenta il primo gruppo “A” e il vettore colonna per la seconda ” B” Se si dispone di un solo set di dati e state pensando di calcolare una matrice di covarianza per due gruppi all’interno dei dati , quindi dividere i dati impostati in due vettori ed etichettarle “A” e “B”

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calcolate le medie dei dati nei vettori di dati . Sommare i dati in un vettore e dividere per la dimensione del vettore . La dimensione di un vettore è il numero di punti di dati nel vettore . Fate questo per l’ altro vettore e chiamare i risultati ” ma” e “mb “.

Sims 3

Calcola i vettori standardizzati . Utilizzare equazioni SA = A – mA * O e SB = B – mB * O , dove ” O ” rappresenta un vettore di 1s della stessa lunghezza del vettore che viene sottratto dal

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Trasposizione sB . Si può anche scegliere di recepire SA; non influenza il risultato . Trasporre il vettore è l’azione di conversione di un vettore colonna per un vettore riga; basta girare il vettore su un lato .

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Eseguire la moltiplicazione di sa * sB . Poiché questo vettore moltiplicazione moltiplica un vettore colonna da un vettore riga , il risultato sarà una matrice . Nota: è necessario inserire il vettore colonna nella parte anteriore per il calcolo; in caso contrario , il risultato sarà un unico numero .

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dividere la matrice risultante per il numero di punti dati per un singolo gruppo . Il risultato è una matrice della stessa lunghezza e larghezza ma con voci di cella più piccoli . Questo risultato è la matrice di covarianza stimata .