corr2cov

Преобразуйте стандартное отклонение и корреляцию к ковариации

Описание

пример

ExpCovariance = corr2cov(ExpSigma) преобразует стандартное отклонение и корреляцию к ковариации.

пример

ExpCovariance = corr2cov(___,ExpCorrC) задает опции с помощью одного или нескольких дополнительных аргументов в дополнение к входным параметрам в предыдущем синтаксисе.

Примеры

свернуть все

В этом примере показано, как преобразовать стандартное отклонение и корреляцию к ковариации.

ExpSigma = [0.5  2.0];

ExpCorrC = [1.0 -0.5
           -0.5  1.0];

ExpCovariance = corr2cov(ExpSigma, ExpCorrC)
ExpCovariance = 2×2

    0.2500   -0.5000
   -0.5000    4.0000

Входные параметры

свернуть все

Стандартные отклонения каждого процесса в виде вектора длины n со стандартными отклонениями каждого процесса. n количество вероятностных процессов.

Типы данных: double

(Необязательно) Корреляционная матрица в виде n- n матрица коэффициента корреляции. correlation coefficient является статистической величиной, в которой ковариация масштабируется к значению между минус одно (совершенная отрицательная корреляция) и плюс одна (совершенная положительная корреляция).

Если ExpCorrC не задан, процессы приняты, чтобы быть некоррелироваными, и единичная матрица используется.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Ковариационная матрица, возвращенная как n- n ковариационная матрица, где n количество процессов.

(i, j) запись является ожиданием i 'th колебание со среднего времени j 'th колебание от среднего значения.

ExpCov(i,j) = ExpCorrC(i,j)*ExpSigma(i)*ExpSigma(j) 

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте