corr2cov

Преобразуйте стандартное отклонение и корреляцию в ковариацию

Свернуть все на странице

Синтаксис

ExpCovariance = corr2cov(ExpSigma)
ExpCovariance = corr2cov(___,ExpCorrC)

Описание

пример

ExpCovariance = corr2cov(ExpSigma) преобразует стандартное отклонение и корреляцию в ковариацию.

пример

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

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Этот пример показывает, как преобразовать стандартное отклонение и корреляцию в ковариацию.

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, заданные как вектор длины n со стандартными отклонениями каждого процесса. n - количество случайных процессов.

Типы данных: double

(Необязательно) Матрица корреляции, заданная как n-by- n матрица коэффициентов корреляции. A correlation coefficient - это статистическая величина, в которой ковариация масштабируется до значения между минус одним (совершенная отрицательная корреляция) и плюс один (совершенная положительная корреляция).

Если ExpCorrC не задан, процессы приняты некоррелированными, и используется матрица тождеств.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

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

Запись (i, j) является ожиданием i-го колебания от среднего значения, умноженного на j-е колебание от среднего.

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

См. также

| | | | |

Темы

Представлено до R2006a

Financial Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте