如何用excel计算协方差矩阵

1. 如何用excel计算协方差矩阵

1，首先，打开excel表，鼠标点击要编辑的单元格；

2，点击菜单栏的公式——“插入函数”；

3，在函数对话框内输入“COVARIANCE.P”，点击确定；

4，接下来设置函数参数，在ARRAY1处输入A2:A8；

5，在ARRAY2处输入B2:B8；

6，点击确定后就获得了销售量的协方差。

2. matlab求协方差矩阵

是你概念搞错了。
你把一行六列的矩阵和6维随机变量搞混了。
1.协方差是衡量随机变量之间的关系，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。

3. 如何用excel计算协方差矩阵

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系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在
-1
和
+1
之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。

4. 在excel中怎么算协方差矩阵

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系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。

5. 两个矩阵的协方差是如何计算的，为什么用matlab的计算结果为2×2的矩阵？

如图所示

6. 在matlab中如何求两个列矩阵的协方差？

matlab函数：mean
>>x=[1,2,3]
>>mean(x)=2
如果x是一个矩阵，则其均值是一个向量组。mean(x,1)为列向量的均值，mean(x,2)为行向量的均值。
>>x=[1
2
3
4
5
6]
>>mean(x,1)=[2.5,
3.5,
4.5]
>>mean(x,2)=[2
5]
若要求整个矩阵的均值，则为mean(mean(x))。
>>mean(mean(x))=3.5
也可使用mean2函数：
>>mean2(x)=3.5
协方差矩阵
a=[61.45,55.9,61.95,59,58.14,53.61,55.48,54.21,61.52,54.92];
b=[40.36,39.8,49.2,48,51.5,49.39,51.13,58.06,61,62.35];
c=[8.61,8.91,10.43,13.32,13.48,15.75,18.14,19.95,21.95,23.53];
d=[14.31,14.72,15.28,15.91,14.67,15,15.86,15.16,13.72,12.94];
e=[7.67,7.75,8.15,9.24,10.68,10.58,10.31,10,8.91,8.51];
>>
q=[a',b',c',d',e'];
>>
w=cov(q)
w
=
10.3710
-4.7446
-6.6023
-0.1873
-1.8881
-4.7446
59.1503
38.7606
-3.0743
3.0982
-6.6023
38.7606
28.6966
-2.0199
2.4166
-0.1873
-3.0743
-2.0199
0.8474
0.3936
-1.8881
3.0982
2.4166
0.3936
1.3412
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7. MATLAB怎么计算协方差？

>> x=rand(1,5);
>> y=2*rand(1,5);
>> cov(x,y) %计算协方差

ans =

    0.1079   -0.0225
   -0.0225    0.6148

8. MATLAB怎么计算协方差？

>> x=rand(1,5);\x0d\x0a>> y=2*rand(1,5);\x0d\x0a>> cov(x,y) %计算协方差\x0d\x0a\x0d\x0aans =\x0d\x0a\x0d\x0a    0.1079   -0.0225\x0d\x0a   -0.0225    0.6148