Como obter a Matriz de Covariância Estimada

Muitas vezes, em análise estatística, os parâmetros populacionais de maior interesse são os de covariância e variância. Estes parâmetros mostram a variabilidade dos objetos de interesse e as suas associações com os outros. Infelizmente, encontrar os verdadeiros valores destes parâmetros não é possível sem provar a toda a população de interesse, uma tarefa impossível para a maioria dos pesquisadores , devido a recursos e limitações de tempo. A solução para este problema é encontrar as estimativas desses parâmetros. A matriz de covariância estimada é uma matriz estatístico que permite que um pesquisador para encontrar essas estimativas de forma rápida e conveniente. Instruções

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Organize suas conjuntos de dados. A matriz de covariância só pode ser calculado se você tem dois grupos claros e distintos . Se os dados foram originalmente coletadas como um conjunto de informações dos dois grupos diferentes , em seguida, chamar o vetor coluna que representa o primeiro grupo “A” eo vetor coluna para a segunda “B” Se você tiver apenas um conjunto de dados e estão planejando para calcular a matriz de covariância para dois grupos dentro dos dados , em seguida, dividir o conjunto de dados em dois vetores e rotulá-los “A” e “B”

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Calcule a média dos dados dos vectores de dados . Resumindo os dados em um vetor e dividir pelo tamanho do vetor . O tamanho de um vector é o número de pontos de dados no vector . Faça isso para o outro vetor e chamar os resultados de “ma” e “mb “.

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Calcular os vetores padronizados. Use a equação sA = A – mA * O e sB = B – mB * O, onde “O” representa um vetor de 1s do mesmo comprimento do vetor está sendo subtraído

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Transpor sB . Você também pode optar por transpor SA; não afeta o resultado. Transpondo o vetor é a ação de conversão de um vetor coluna em um vetor linha; basta ligar o vetor de lado.

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Realizar a multiplicação de Sa * sB . Porque esta multiplicação vetor multiplica um vetor coluna por um vetor linha , o resultado será uma matriz. Note que você deve colocar o vetor coluna na frente para este cálculo; caso contrário, o resultado será um único número.

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Divida a matriz resultante pelo número de pontos de dados para um único grupo. O resultado é uma matriz com o mesmo comprimento e largura , mas com entradas de células mais pequenas . Este resultado é a matriz de covariância estimada.