在excel用数据计算样本方差——协方差矩阵 1、样2113本方差的无偏估计可由下5261式获得。2、方差只能用于解释平行于特征4102空间轴方向的数据传播。16533、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。
怎么用excel求协方差 操作步骤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。如果有数据标志，注意同时勾选下方“标志位于第一行”；分组方式：指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择；输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿；3.点击“确定”即可看到生成的报表。可以看到，在相应区域生成了一个3×3的矩阵，数据项目的交叉处就是其相关系数。显然，数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上显示为1；两组数据间在矩阵上有两个位置，它们是相同的，故右上侧重复部分不显示数据。左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数。从数据统计结论可以看出，温度与压力A、B的相关性分别达到了0.95和0.94，这说明它们呈现良好的正相关性，而两组压力数据间的相关性达到了0.998，这说明在不同反应器内的相同条件e799bee5baa6e79fa5e98193e59b9ee7ad9431333337623366下反应一致性很好，可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。协方差的统计与相关。
协方差与样本协方差的区别是什么？ 为什么要区分协方差和样本协方差？是不是协方差是用于总体的，一般做理论分析用。而样本协方差用于抽样领…
