статистика::Ковариация выборок данных
Блокноты MuPAD® будут демонтированы в будущем релизе. Используйте live скрипты MATLAB® вместо этого.
Live скрипты MATLAB поддерживают большую часть функциональности MuPAD, хотя существуют некоторые различия. Для получения дополнительной информации смотрите, Преобразовывают Notebook MuPAD в Live скрипты MATLAB.
stats::covariance([x1, x2, …],[y1, y2, …], <Sample | Population>) stats::covariance([[x1, y1], [x2, y2], …], <Sample | Population>) stats::covariance(s, <c1, c2>, <Sample | Population>) stats::covariance(s, <[c1, c2]>, <Sample | Population>) stats::covariance(s1, <c1>,s2, <c2>, <Sample | Population>)
stats::covariance([x1, x2, …, xn], [y1, y2, …, yn]) возвращает ковариацию
,
где
и
средние арифметические данных x i и y i, соответственно.
stats::covariance([x1, x2, …, xn], [y1, y2, …, yn], Population) возвращается
.
Если входные данные являются числами с плавающей запятой, суммы, задающие ковариацию, вычисляются численно стабильным способом. Если результат с плавающей точкой желаем, рекомендуется убедиться, что все входные данные являются плаваниями.
Для точных входных данных возвращены точные символьные выражения.
Индексы столбца c1, c2 является дополнительным, если данные даны объектом stats::sample s, содержащий только два столбца данных нестроки. Если данные обеспечиваются двумя выборками s1, s2, индексы столбца являются дополнительными для выборок, содержащих только один столбец данных нестроки.
Внешние статистические данные, сохраненные в ASCII-файле, могут быть импортированы в сеанс MuPAD® через import::readdata. В частности, смотрите Пример 1 из соответствующей страницы справки.
Мы вычисляем ковариацию выборок, переданных как списки:
X := [2, 33/7, 21/9, PI]: Y := [3, 5, 1, 7]: stats::covariance(X, Y)
Также данные могут быть переданы как список пар данных:
stats::covariance([[2, 3], [33/7, 5], [21/9, 1], [PI, 7]])
Если все данные являются числами с плавающей запятой, результатом является плавание:
stats::covariance(float(X), float(Y))
delete X, Y:
Мы создаем выборку типа stats::sample:
s := stats::sample([[1.0, 2.4, 3.0],
[7.0, 4.8, 4.0],
[3.3, 3.0, 5.0]])1.0 2.4 3.0 7.0 4.8 4.0 3.3 3.0 5.0
Мы вычисляем ковариацию первого столбца и третьего столбца несколькими эквивалентными способами:
stats::covariance(s, 1, 3), stats::covariance(s, [1, 3]), stats::covariance(s, 1, s, 3)
delete s:
Ковариация символьных данных возвращена как символьное выражение:
stats::covariance([x1, x2], [y1, y2])
expand(%)
|
Статистические данные: арифметические выражения. Количество данных x i должно совпасть с количеством данных y i. |
|
Выборки статистики типа:: выборка |
|
Индексы столбца: положительные целые числа. Столбец |
|
Данные рассматриваются как “выборка”, не как полная генеральная совокупность. Это значение по умолчанию. |
|
Данные рассматриваются как целая генеральная совокупность, не как выборка. |