a 目的 ：识别一个个体所属类别 b 适用 ：被解释对象是非度量变量（nonmetric），解释变量是度量变量；分组类型2组以上，每组样品>1。 c 应用 ：归类、预测 d 判别分析与聚类分析 ： i

PCA在机器学习中很常用，是一种无参数的数据降维方法。PCA步骤： 将原始数据按列组成n行m列矩阵X将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值求出协方差矩阵求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量将特征向量按对应特征值大

协方差公式为：这也是R语言中使用的计算公式，我把它叫做“样本协方差”。样本数太少，只有3，自由度是2，这种方差分析或协方差分析本来就没什么意义。cov(x,y)=E(XY)-E(X)E(Y)，这种使用数学期望（我把它叫做”总体的数学期望“或

降维往往作为预处理步骤，其中独立成分分析、因子分析和主成分分析比较流行，主成分分析（PCA）最为广泛。 主成分分析会通过线性组合将多个原始变量合并成若干个主成分，这样每个主成分都变成了原始变量的线性组合。这种转变的目的，一方面是可以大

如果两组数据相近，那么它们的相关性可能高也可能低，具体要看这两组数据的实际情况。通常情况下，相关性是指两组数据之间的线性关系强度，可以用相关系数来衡量。当两组数据之间呈现线性关系时，它们的相关性就会较高，相关系数也会接近于1或-1。如果两组

判别方法是确定待判样品归属于哪一组的方法，可分为参数法和非参数法，也可以根据资料的性质分为定性资料的判别分析和定量资料的判别分析。此处给出的分类主要是根据采用的判别准则分出几种常用方法。除最大似然法外，其余几种均适用于连续性资料。1）最大似

有时为作更深入的分析，需要对数据文件输出回归分析的结果。在SPSS中，可以使用回归命令中的output子命令。在使用子命令时，对保存的内容你有两种选择：一种是保存系数的协方差矩阵（选择covb），另一种是保存系数的相关矩阵（选择covr）

化学合成实验中经常需要考察压力随温度的变化情况。某次实验在两个不同的反应器中进行同一条件下实验得到两组温度与压力相关数据，试分析它们与温度的关联关系，并对在不同反应器内进行同一条件下反应的可靠性给出依据。相关系数是描述两个测量值变量之间的离

什么是协方差，为什么有些地方会用到协方差。 核心意义：度量各个维度偏离其均值的程度。协方差的值如果为正值，则说明两者是正相关的(从协方差可以引出“相关系数”的定义)，结果为负值就说明负相关的，如果为0，也是就是统计上说的“相互独立”。 正相

　 *** 作步骤1 打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数。2 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择:输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。

两项资产的协方差＝两项资产的相关系数×一个资产的标准差×另一个资产的标准差协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。协方差用于衡量两个变量的总体误差。收益率的协方差反映两资产收益率的变动关系，用COV（R1

在wps的excel表格中。新建一个excel表格，点击“公式”-“插入函数”-“COVER”，然后选中需要求协方差的单元格，在d窗内输入数值，点击确定就能算出。wps是一款常用的办公软件，全称是WPS Office，WPS Office是

用第一列表示股票价格(第一个数据在A1单元格)，第二列计算收益率，引用单元格输入公式：=ln（a2a1），当然也可以用普通收益率公式。然后double click，就能把这一列计算出来。j加入收益率最后一个值在B30单元格，计算波动率，就

方差，标准差与协方差之间的计算联系与区别：1 方差和标准差都是对一组(一维)数据进行统计的，反映的是一维数组的离散程度；而协方差是对2组数据进行统计的，反映的是2组数据之间的相关性。2 标准差和均值的量纲（单位）是一致的，在描述一个波动范围

在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。2期望值分别为E(X) = μ 与 E(Y) = ν 的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为：COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]等价计算式为COV(X,Y)=E

从中文看，"协"是什么意思？相互的意思，自己与自己就是方差，和别人就是协方差，即D(X)=Cov(X，X)。从数据角度看，因为D(X)=E(X-EX)^2，即变量X与其中心点EX距离的平方的均值，所以变量X的取值越分散，

Excel有专门的函数。方差：VAR—基于样本估算方差 VARA—基于样本估算方差，包括数字、文本和逻辑值 VARP—基于整个样本总体计算方差 VARPA—基于整个样本总体计算方差，包括数字、文本和逻辑值 协方差：COVAR—返回协方差，即

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的有监督数皮念据降维方法。LDA的主要思想是将一个高维空间中的数据投影到一个较低维的空间中，且投影后要保证各个类别的类内方差小而类间均值差别大，这

x=VarName2'length=size(x,2)pi0=0.4p0=0.6q0=0.7pi=zeros(1,length)a=zeros(1,length) %mu和xi的乘积b=zeros(1,length) %1-mu和