matlab算协方差时，为什么要先减去平均值 cov 我用matlab算一个矩阵的协方差时，为什么要先减去这个矩阵的平均值啊？我算了一下，如果不减去平均值，cov之后的结果是一样的？这是为啥？程序如下： 。
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。
怎么计算自协方差函数 2113自协方差在统计学中，特定5261时间序列或者连续信号4102Xt的自协方差是信号与其经过时间平移1653的信号之间的协方差。如果序列的每个状态都有一个平均数E[Xt]=μt，那么自协方差为其中 E 是期望值运算符。如果Xt是二阶平稳过程，那么有更加常见的定义：其中k是信号移动的量值，通常称为延时。如果用方差σ^2 进行归一化处理，那么自协方差就变成了自相关系数R(k)，即有些学科中自协方差术语等同于自相关。（自协方差的概念）自协方差函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2，的取值之间的二阶混合中心矩，用来描述X(t)在两个时刻取值的起伏变化（相对与均值）的相关程度，也称为中心化的自相关函数。
