Вычисление матрицы ковариации
Приведенная далее функция позволяет вычислить матрицу ковариации для массива данных.
cov(x) — возвращает смещенную дисперсию элементов вектора х. Для матрицы, где каждая строка рассматривается как наблюдение, а каждый столбец — как переменная, cov(x) возвращает матрицу ковариации. diag(cov(x» — вектор смещенных дисперсий для каждого столбца и sqrt(diag(cov(x))) — вектор стандартных отклонений.
Функция С = cov(x.y), где х и у — векторы-столбцы одинаковой длины, равносильна функции cov([x у]).
Пример:
» D=[2 -3 6:3 6 -1:9 8 5]:C=cov(D)
С =
14.3333 16.3333 3.6667
16.3333 34.3333 -10.3333
3.6667 -10.3333 14.3333
» diag(cov(D))
ans =
14.3333
34.3333
14.3333
» sqrt(diag(cov(D)))
ans =
3.7859
5.8595
3.7859
» std(D)
ans =
3.7859 5.8595 3.7859
