協(xié)方差公式_協(xié)方差的計算公式例子

　　什么是協(xié)方差

　　協(xié)方差（Covariance）在概率論和統(tǒng)計學(xué)中用于衡量兩個變量的總體誤差。而方差是協(xié)方差的一種特殊情況，即當(dāng)兩個變量是相同的情況。協(xié)方差表示的是兩個變量的總體的誤差，這與只表示一個變量誤差的方差不同。

　　如果兩個變量的變化趨勢一致，也就是說如果其中一個大于自身的期望值，另外一個也大于自身的期望值，那么兩個變量之間的協(xié)方差就是正值。 如果兩個變量的變化趨勢相反，即其中一個大于自身的期望值，另外一個卻小于自身的期望值，那么兩個變量之間的協(xié)方差就是負(fù)值。

　　協(xié)方差的計算方法

　　1.在概率論和統(tǒng)計學(xué)中，協(xié)方差用于衡量兩個變量的總體誤差。

　　2.期望值分別為E（X） = μ 與 E（Y） = ν 的兩個實數(shù)隨機變量X與Y之間的協(xié)方差定義為：

　　COV（X，Y）=E［（X-E（X））（Y-E（Y））］

　　等價計算式為COV（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）

　　協(xié)方差公式

　　上面幾個統(tǒng)計量看似已經(jīng)描述的差不多了，但我們應(yīng)該注意到，標(biāo)準(zhǔn)差和方差一般是用來描述一維數(shù)據(jù)的，但現(xiàn)實生活我們常常遇到含有多維數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，最簡單的大家上學(xué)時免不了要統(tǒng)計多個學(xué)科的考試成績。面對這樣的數(shù)據(jù)集，我們當(dāng)然可以按照每一維獨立的計算其方差，但是通常我們還想了解更多，比如，一個男孩子的猥瑣程度跟他受女孩子歡迎程度是否存在一些聯(lián)系啊，嘿嘿~協(xié)方差就是這樣一種用來度量兩個隨機變量關(guān)系的統(tǒng)計量，我們可以仿照方差的定義：

　　來度量各個維度偏離其均值的程度，標(biāo)準(zhǔn)差可以這么來定義：

　　協(xié)方差的結(jié)果有什么意義呢？如果結(jié)果為正值，則說明兩者是正相關(guān)的（從協(xié)方差可以引出“相關(guān)系數(shù)”的定義），也就是說一個人越猥瑣就越受女孩子歡迎，嘿嘿，那必須的~結(jié)果為負(fù)值就說明負(fù)相關(guān)的，越猥瑣女孩子越討厭，可能嗎？如果為0，也是就是統(tǒng)計上說的“相互獨立”。

　　從協(xié)方差的定義上我們也可以看出一些顯而易見的性質(zhì)，如：

　　協(xié)方差多了就是協(xié)方差矩陣

　　上一節(jié)提到的猥瑣和受歡迎的問題是典型二維問題，而協(xié)方差也只能處理二維問題，那維數(shù)多了自然就需要計算多個協(xié)方差，比如n維的數(shù)據(jù)集就需要計算 n！ / （（n-2）！*2） 個協(xié)方差，那自然而然的我們會想到使用矩陣來組織這些數(shù)據(jù)。給出協(xié)方差矩陣的定義：

　　這個定義還是很容易理解的，我們可以舉一個簡單的三維的例子，假設(shè)數(shù)據(jù)集有三個維度，則協(xié)方差矩陣為

　　可見，協(xié)方差矩陣是一個對稱的矩陣，而且對角線是各個維度上的方差。

　　很顯然，均值描述的是樣本集合的中間點，它告訴我們的信息是很有限的，而標(biāo)準(zhǔn)差給我們描述的則是樣本集合的各個樣本點到均值的距離之平均。以這兩個集合為例，［0，8，12，20］和［8，9，11，12］，兩個集合的均值都是10，但顯然兩個集合差別是很大的，計算兩者的標(biāo)準(zhǔn)差，前者是8.3，后者是1.8，顯然后者較為集中，故其標(biāo)準(zhǔn)差小一些，標(biāo)準(zhǔn)差描述的就是這種“散布度”。之所以除以n-1而不是除以n，是因為這樣能使我們以較小的樣本集更好的逼近總體的標(biāo)準(zhǔn)差，即統(tǒng)計上所謂的“無偏估計”。而方差則僅僅是標(biāo)準(zhǔn)差的平方。

　　協(xié)方差的計算公式例子

　　首先，隨機產(chǎn)生一個10*3維的整數(shù)矩陣作為樣本集，10為樣本的個數(shù)，3為樣本的維數(shù)。

　　mysample = fix（rand（10，3）*50）

　　根據(jù)公式，計算協(xié)方差需要計算均值，那是按行計算均值還是按列呢，我一開始就老是困擾這個問題。前面我們也特別強調(diào)了，協(xié)方差矩陣是計算不同維度間的協(xié)方差，要時刻牢記這一點。樣本矩陣的每行是一個樣本，每列為一個維度，所以我們要按列計算均值。為了描述方便，我們先將三個維度的數(shù)據(jù)分別賦值：

　　》》 dim1 = mysample（：，1）;

　　》》 dim2 = mysample（：，2）;

　　》》 dim3 = mysample（：，3）;

　　計算dim1與dim2，dim1與dim3，dim2與dim3的協(xié)方差：

　　》》 sum（（dim1 - mean（dim1）） .* （dim2 - mean（dim2））） / （size（mysample， 1） - 1） %得到 -147.0667

　　》》 sum（（dim1 - mean（dim1）） .* （dim3 - mean（dim3））） / （size（mysample， 1） - 1） %得到 -82.2667

　　》》 sum（（dim2 - mean（dim2）） .* （dim3 - mean（dim3））） / （size（mysample， 1） - 1） %得到 76.5111

　　搞清楚了這個后面就容易多了，協(xié)方差矩陣的對角線就是各個維度上的方差，下面我們依次計算：

　　》》 var（dim1） %得到 227.8778

　　》》 var（dim2） %得到 179.8222

　　》》 var（dim3） %得到 156.7111

　　這樣，我們就得到了計算協(xié)方差矩陣所需要的所有數(shù)據(jù)，調(diào)用Matlab自帶的cov函數(shù)進行驗證：

　　》》 cov（mysample）

　　把我們計算的數(shù)據(jù)對號入座，是不是一摸一樣？