用excel求协方差矩阵(excel求协方差逆矩阵)

1. excel求协方差逆矩阵

选择需要进行方差分析的数据区域,然后单击数据选项卡

在分析功能组中单击数据分析按钮,弹出数据分析对话框

在分析工具列表框中选择方差分析:无重复双因素分析,单击确定,弹出方差分析:无重复双因素分析对话框

单击输入区域后的文本框,在表格中选择区域:$A$2:$B$20,单击输出选项,

2. 协方差的逆矩阵计算公式

是的x[i]*x[j]*cov{Y[i],Y[j]}=var{x[i]*Y[i]}其中x[i]为数，Y[i]为随机变量，var为方差，相同下标求和。

另一种说法：协方差是定义在随机变量空间的欧式内积(cov{Y,Y}>=0)，而协方差矩阵是协方差内积的矩阵表示，所以正定。

3. 协方差矩阵的逆矩阵的公式

1.PCA的计算步骤

（1）求协方差矩阵

（2）求协方差矩阵的特征值和特征向量

（3）选取前K个特征向量使得贡献率达到85%以上

（4）获得降维后的数据

2.数据在特征向量方向上可以获得最大的方差，可以了解成在该方向上数据的区分度最高，信息量最大

3.协方差的意思

如果结果为正值，则说明数据是正相关的（从协方差可以引出“相关系数”的定义）

数值越大表示相关性越高，方差是协方差的特例

协方差矩阵表示的是一组基，在这个基下，数据在特征向量方向上取得最大方差，特征值是数据在特征向量方向上的方差。

PS:每个矩阵都可以表示一个线性变换。

4. 协方差的逆矩阵怎么求

协方差矩阵计算用公式cov(x,y)=EXY－EX*EY。在数学中，矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。

5. excel协方差矩阵函数

1、标准差公式：D(X)=E(X2)-E2(X)；协方差公式：COV（X,Y）=E([X-E(X)][Y-E(Y)])；相关系数公式：协方差/[根号D（X）*根号D（Y）]。

2、相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。

3、相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。

4、需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。

5、依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

6. Excel协方差函数

1、方差函数：VAR()

计算基于给定样本的方差。

语法：

1

VAR(number1,[number2],...)

VAR 函数语法具有下列参数：

Number1 必需。 对应于总体样本的第一个数值参数。

Number2, ... 可选。 对应于总体样本的 2 到 255 个数值参数。

2、方差函数：VARP()

根据整个总体计算方差。

语法：

1

VARP(number1,[number2],...)

VARP 函数语法具有下列参数：

Number1 必需。 对应于总体的第一个数值参数。

Number2,... 可选。 对应于总体的 2 到 255 个数值参数。

7. excel中协方差矩阵

Wishart 分布是用来描述多元正态样本的协方差矩阵而引入的

矩阵型

从最简单的Wishart分布开始：

假设有m个独立同分布的，也就是标准多元正态分布， ，则称V服从自由度为m的Wishart分布，记做

稍微复杂点的：

假设有m个独立同分布的 ，也就是中心化的多元正态分布， ，则 ，多了一个用于描述多元正态分布协方差阵的参数Σ

另一种定义方式：

Wishart分布和样本协方差阵的关系：

设n个独立同分布的

，有统计量

那么他们的分布是

和

且二者独立。

Inverse-Wishart分布：

如果一个正定矩阵B的逆矩阵 服从Wishart分布 ，那么称服从Inverse-Wishart分布

Inverse-Wishart分布常作为Bayes中多元正态分布的协方差阵的共轭先验分布

假设独立同分布的

，那么后验条件分布

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回到原问题

第一题送分题。

第二题，注意到均值方差独立，多元正态均值的共轭先验分布也是多元正态，那么后验分布是第一个正态项，协方差阵刚才介绍了共轭后验是逆威沙特分布。

第三题，还需要介绍多元t分布太浪费时间了，我直接把答案贴出来

参考： Murphy K P. Conjugate Bayesian analysis of the Gaussian distribution[J]. def, 2007, 1(2σ2): 16.

8. excel怎么求协方差矩阵

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。

9. excel 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。

10. Excel求协方差矩阵

　　首先我们计算协方差矩阵，这就要用到excel的加载项“数据分析”了，在“数据”那一栏里面：有的同学可能会说，哎呀，我的功能区没有这个选项怎么办？那就按下面的方法操作：点击“选项”-加载项-excel加载项-数据分析-确定然后系统就会提示加载了，加载好了之后就可以用了。