122
122 Rozdział 10
s01=std(x,0,1) s 0 i =
2.5184 0.5965 1.8839 1.0954 1.1804
- s11 = std(x,1,1)
sil =
2.1810 0.5166 1.6315 0.9487 1.0223
» s12 = s td(x,1,2) s 12 =
1.9590 0.9243 1.7702 1.1303
Kowariancje cov
Każdej zmiennej losowej .v, oraz .v, odpowiadają średnie iii,, m, oraz odchylenia standardowe ,v„ sr Zależność między zmiennymi losowymi .v, oraz ,v, można oszacować za pomocą kowariancji obliczonej z następującego wzoru
-v
"h, = TTT7 X ) (** ~n'j\ <10.7)
k = 1
Kowariancje zmiennych losowych zapamiętanych w macierzy x można wyznaczyć za pomocą funkcji cov(). która w wyniku daje symetryczną macierz kowariancji K
|
"hi |
... /«„ |
„h j ■ |
•• mlM | |
|
i,t2] |
m22 |
... Ill2i |
"hj ■ |
■■ m2 M |
|
/»„ |
iii /? |
... III, |
'"U • |
- »hM |
|
mj\ |
m, 2 |
... ,11p |
- »'jM | |
|
"hn |
»lM2 |
... IIIMI |
»h,j ■ |
- mM.M _ |
gdzie m,i = mr. Na przekątnej macierzy kowariancji występują wariancje zmiennych równe kwadratom odpowiednich odchyleń standardowych.
W przypadku przykładowej macierzy x macierz kowariancji K wynosi
» K=cov(x)
K
|
6 . |
.3425 |
- 0 , |
. 5058 |
0 . |
, 5225 |
2 |
. 0200 |
- 2 . |
. 8733 |
|
0 . |
. 5058 |
0 . |
.3558 |
-1 . |
, 0925 |
-0 |
.3600 |
0 . |
. 3233 |
|
0 . |
. 5225 |
-1. |
. 0925 |
3 . |
. 5492 |
0 . |
. 8800 |
-0 . |
. 5700 |
Wyszukiwarka
Podobne podstrony:
122 Rozdział 10 s01=std(x,0,1) s 0 i = 2.5184
Habermas13 122 Rozdział III U podstaw tej konstrukcji leży platońskie wyobrażenie, -że porządek praw
HPIM1413 62 MM AM/Al U I Ml ■ - - — — Rozdział 10 -——-Obecność konfliktów w
image0 (4) 42 Izolowanie i oczyszczanie wirusów z materiału roślinnego 43 Rozdział 10 Izolowanie i o
więcej podobnych podstron