matlab关于randn函数的应用问题 查阅协方差矩阵概念，利用randn函数生成协方差矩阵为[2 0；0 2]，均值为[1；1]的二维正态分布数据，并用scatter函数画出来.对照协方差矩阵的概念分析该组数据是否完全符合二维正态分布性质，如果协方差矩阵为[2 1；1 2]，则该如何生成？通过相关文献查找MATLAB是否具有相应函数用于直接生成二维正态分布数据，并用该函数解决上述问题.
matlab 中的cov等的统计函数的用法；假设X={xij}是一个p*n的矩阵，即有p个变元，n次观察，如何求协方差矩 >；>；a=[1 2 3；2 5 6]a=1 2 32 5 6b=mean(a)%mean是按列求平均值，从b中的值可以看出b=1.5000 3.5000 4.5000c=mean(a')%所以要按行求平均值，直接转置求取，最后对c再求转置即可得到p维列向量c=2.0000 4.3333M=rand(4，3)M=0.9501 0.8913 0.82140.2311 0.7621 0.44470.6068 0.4565 0.61540.4860 0.0185 0.7919m=cov(M)m=0.0892 0.0330 0.04050.0330 0.1505-0.01860.0405-0.0186 0.0305%可以看出最后得到的协方差是3*3，由此知cov也是按列计算的，m对角线的元素是每列的方差，其余元素是列与列之间的协方差n=cov(M')n=0.0042-0.0061-0.0006-0.01100.0061 0.0714-0.0214-0.07140.0006-0.0214 0.0080 0.03260.0110-0.0714 0.0326 0.1517%转置后计算协方差，n为4*4，那么对角线元素就是行的方差，其余元素就是行与行之间的协方差。关于cov计算的结果和手算的结果不同，这里的原因是：matlab在计算相关矩阵时，把每一列的数作为一个随机变量的样本，每一行作为一个这几个随机变量的联合样本，即第i个随机变量取第k行的样本值时，第j个随机变量也取第k行的样本值。利用这个性质，我们e799bee5baa6e997aee7ad94e78988e69d8331333264626631就可以用。
matlab求协方差矩阵 是你概念搞错了。抄你把一行袭六列的矩阵和6维随机变量bai搞混了。du1.协方差是衡量随机变量zhi之间的关系，dao给定两个数，你说他们两个之间能不能求协方差呢？很显然这是求不出来的。2.既然是求的随机变量间的关系，概率分布未知，matlab的cov求的又是什么呢？cov函数是通过两个信号产生的一些数据，对协方差进行估计。3.上一条也就解释了为什么他会得到一个2x2的矩阵，因为他把你的两个矩阵作为两个随机变量的输出了，进行估计。最后得到的自然就是两个变量的协方差矩阵了。
