知道协方差矩阵怎么求权重

1、协方差矩阵中的每一个元素是表示的随机向量X的不同分量之间的协方差,而不是不同样本之间的协方差,如元素Cij就是反映的随机变量Xi,Xj的协方差.2、协方差是反映的变量之间的二阶统计特性,如果随机向

显然你这个问题不在于matlab,而是你要先搞清楚这个模型.显然国债、市场、规模和成长是几个随机变量,这些变量最终作用在某一个指标上,你得搞清楚这四个变量的协方差矩阵具体是怎么计算的,然后再用matl

很简单,第一行的和除以所有数的和得到a1第二行的和除以所有数的和得到a2第三行的和除以所有数的和得到a3同理,得到a4,a5然后w1=a1/(a1+a2+a3+a4+a5)w2=a2/(a1+a2+a

可以说是你自己确定的.当然也可以由专家来定.就是依据各个因素的重要程度给予评定,所有的因素两两相比较并给予1-9的评定,数值越大前者就比后者越重要.再问：我在写论文，用到这个。自己确定没问题么？会不会

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

我用Matlab算的,本征值和对应的本征向量分别为为h1=5.0900x1=[-0.2978,-0.9218,-0.1970,-0.1066,-0.1066]h2=-0.0327+0.6750ix2=

A=[213;231;213];[x,y]=eig(A)%求得x为特征向量矩阵,y为特征值矩阵[mm]=find(y==max(max(y)))%找到y中对应最大的特征值所在列mw=A(:,m)/su

在统计学与概率论中,协方差矩阵（或称共变异矩阵）是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差.这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广.假设X是以n个标量随机变量组成的列向量, 并且μ

是否等同于协方差矩阵?是同样的东西,只不过方差-协方差矩阵是更为二者没什么区别,只是沿袭各领域的习惯说法而已.方差是描述一维随机变量

样本：比如我们想要测量全国人的平均身高.但是我们无法收集到全国所有人的身高数据,所以我们从全国随机抽取n个人进行测量.这n个人就称为样本.样本是全国人口的一个子集.参数：我们需要测量的身高数据就是参数

定义是变量向量减去均值向量,然后乘以变量向量减去均值向量的转置再求均值.例如x是变量,μ是均值,协方差矩阵等于E[(x-μ)(x-μ)^t],物理意义是这样的,例如x=（x1,x2,...,xi）那么

在统计学与概率论中,协方差矩阵是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差.这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广.在统计学与概率论中,协方差矩阵是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差

变换部分文字pp概述原则上,所有图象处理都是图像的变换,而本章所谓的图象变换特指数字图象经过某种数学工具的处理,把原先二维空间域中的数据,变换到另外一个"变换域"形式描述的过程.例如,傅立叶变换将时域

A=[0,0,0;2,0,2;]A=000202>>v=diag(cov(A))'v=202help里面的cov函数,你自己看一下吧!

协方差就是协方差矩阵的交叉项.首先齐鲁石化和上海机场的协方差,是等于上海机场和齐鲁石化的协方差,公式化就是Cov（X,Y）=Cov（Y,X）这也是为什么协方差矩阵是对称的.协方差的（1,2）位置是2.

R和Q矩阵一般来说都是提前设定一个值,因为卡尔曼滤波是一种迭代优化滤波器,所以不必要使得初始化的值十分精确.当然,如果设定越接近真实值其结果越准确,算的速度也越快.大部分都是根据经验来设,还有就是与所

两个参数确实只能得到一个协方差值,但一般SPSS出来的形式是二维表的形式,类似点矩阵的概念~至于你说的这点,我觉得应该可以有更多参数的情况吧（不一定限于两个）,这样就可以组成严格意义上的协方差矩阵了~

函数cov格式cov(X)%求向量X的协方差cov(A)%求矩阵A的协方差矩阵,该协方差矩阵的对角线元素是A的各列的方差,即：var(A)=diag(cov(A)).cov(X,Y)%X,Y为等长列向

在统计学与概率论中,协方差矩阵是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差.是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广. 　　假设 X 是以 n 个

\Sigma是个对称矩阵,而对称矩阵可以通过正交矩阵对角化.可以看一下二次型的内容,就是如何把一个（实的）二次型写成规范型.再问：лл����Ϊûѧ������͵����ݣ��������ڿ����ұ