excel相关系数和协方差(EXCEL协方差)

1. EXCEL协方差

　　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。

2. excel表格函数公式

>10 在电子表格中，可以在其中一个空白单元格中直接输入:“=这个数*百分率”，此时，在这个单元格中就会自动计算并显示出这个数乘以百分率的结果。

另一种办法为，将这个要乘以百分率的数输入到其中一个空白单元格比如A1单元格，然后在另一空白单元格比如B1单元格，输入公式:=A1*百分率，则在B1单元格的效果与以上完全一致。

3. Excel协方差计算公式

协方差定义为: COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))] 等价计算式为COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)

4. excel协方差矩阵怎么求

这两个协方差矩阵一般不是求的。而是先验知识，作为条件给出。可以通过主观估计，历史统计，参考标定等方法来确定。

5. excel协方差计算

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

6. Excel协方差函数

stdev函数可以计算方差1、我们选择单元格输入均方差的计算函数“=stdev（）”2、输入好函数之后，然后在这个函数的括号内再输入函数的参数3、我们输入好函数的参数之后，并按下回车键我们就得到了均方差的计算结果了，

7. excel做协方差分析

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。

8. excel中协方差公式

协差阵是一个矩阵，其每个元素是各个向量元素之间的协方差。

协差阵能导出一个变换矩阵，这个矩阵能使数据完全去相关，它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 是其第k个元素的期望值，即，

;协方差矩阵然后被定义为：

矩阵中的第(i,j)个元素是xi与xj的协方差。这个概念是对于标量随机变量方差的一般化推广。

尽管协差阵很简单，可它却是很多领域里的非常有力的工具。

协差阵能导出一个变换矩阵，这个矩阵能使数据完全去相关。

从不同的角度来看，也就是说能够找出一组最佳的基以紧凑的方式来表达数据。