在excel用数据计算样本方差——协方差矩阵

1、样本方差的无偏估计可由下式获得。

2、方差只能用于解释平行于特征空间轴方向的数据传播。

3、对于这个数据，可以计算出在x方向上的方差和y方向上的方差。然而，数据的水平传播和垂直传播不能解释明显的对角线关系。这种相关性可以通过扩展方差概念到所谓的数据“协方差”捕捉到。

4、如果数据的协方差矩阵是对角矩阵，使得协方差是零，那么这意味着方差必须等于特征值λ。如图所示，特征向量用绿色和品红色表示，特征值显然等于协方差矩阵的方差分量。 

5、然而，如果协方差矩阵不是对角的，使得协方差不为零，那么情况稍微更复杂一些。特征值仍代表数据最大传播方向的方差大小，协方差矩阵的方差分量仍然表示x轴和y轴方向上的方差大小。但是，因为数据不是轴对齐的。 

正态分布方差是什么

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正态分布方差为各个数据与平均数之差的平方的和的平均数。

当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。

正态分布简介：

正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）在求二项分布的渐近公式中得到。CF高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。

PS拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

认定不同

同方差指总体回归函数中的随机误差项（干扰项）在解释变量条件下具有不变的方差。

异方差是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。

2、应用范围不同

同方差适用于数学统计、经济统计、机器学习算法、适用领域范围、回归分析、时间序列。

异方差适用于计量经济学，异方差性是计量经济学术语。指回归模型中扰动项的方差不全相等。

std(x) 算出x的标准偏差。 x可以是一行的matrix或者一个多行matrix矩阵。

sum((X(1,:)-mean(X))^2)/length(X)=12500sum((X(1,:)-mean(X))^2)/(length(X)-1)=16667var没有求矩阵的方差功能，可使用std先求均方差，再平方得到方差。std，均方差，std(X,0,1)求列向量方差，std(X,0,2)求行向量方差。

平均成绩相同：

但X 不稳定，对平均值的偏离大。方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值。

记为D(X )：直接计算公式分离散型和连续型，具体为：这里 是一个数。推导另一种计算公式得到：“方差等于平方的均值减去均值的平方”。其中，分别为离散型和连续型的计算公式。 称为标准差或均方差，方差描述波动。