用mean(X)命令,当X为向量,返回向量的均值;当X为矩阵,返回矩阵每列元素均值构成的行向量.同理,求方差可用var(X),用法和mean类似. 用mean(X)命令,当X。
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。
计算方法如下:假设协方差矩阵为c第i行与第j行的相关系数为:r(i,j)=c(i,j)/sqrt(c(i,i)*c(j,j) )若要求整个矩阵可用循环实现[m,n]=size(c);fori=1:mf。
m = rands(5,4)m =0.5155 0.4121 0.6469 -0.12250.4863 -0.9363 0.3897 -0.2369-0.2155 -0.4462 -0.3658 0.。
可以使用matlab中的norminv函数将均匀分布转换为正态分布。norminv函数的参数为均值和标准差,将均匀分布映射到正态分布的范围内。具体操作是先生成一个均匀分。
简单的说就是用corrcoef函数来计算。这是求相关度的结果,对于一般的矩阵X,执行A=corrcoef(X)后,A中每个值的所在行a和列b,反应的是原矩阵X中相应的。
是算协方差的,covariance是以列向量为单位,算出协方差是多少,Cov(X),X为观察结果,数据的矩阵,列向量表示一次得到的观察结果,样本协方差参考 是算协方差的,cov。
>> tag=randn(1,100);%产生标准正态分布数据100个>> tag=tag+5;>> average=sum(tag)/100 %求的均值avera。
>> x=3+randn(500,1);>> mean(x)ans =2.9648>> std(x)ans =1.0134>> y=normpdf(x,。
我认为 均值向量就是对应的n维个变量的均值,协方差矩阵的对角线就是其对应的方差值,这样带入正态分布的概率密度函数可以了 我认为 均值向量就是对。
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