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      [轉(zhuǎn)]淺談協(xié)方差矩陣

       flyhui321 2016-01-18

      一、統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念

      統(tǒng)計(jì)學(xué)里最基本的概念就是樣本的均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差。首先,我們給定一個(gè)含有n個(gè)樣本的集合,下面給出這些概念的公式描述:

      均值:clip_image002

      標(biāo)準(zhǔn)差:image

      方差:image

      均值描述的是樣本集合的中間點(diǎn),它告訴我們的信息是有限的,而標(biāo)準(zhǔn)差給我們描述的是樣本集合的各個(gè)樣本點(diǎn)到均值的距離之平均。

      以這兩個(gè)集合為例,[0, 8, 12, 20]和[8, 9, 11, 12],兩個(gè)集合的均值都是10,但顯然兩個(gè)集合的差別是很大的,計(jì)算兩者的標(biāo)準(zhǔn)差,前者是8.3后者是1.8,顯然后者較為集中,故其標(biāo)準(zhǔn)差小一些,標(biāo)準(zhǔn)差描述的就是這種“散布度”。之所以除以n-1而不是n,是因?yàn)檫@樣能使我們以較小的樣本集更好地逼近總體的標(biāo)準(zhǔn)差,即統(tǒng)計(jì)上所謂的“無偏估計(jì)”。而方差則僅僅是標(biāo)準(zhǔn)差的平方。

       

      二、為什么需要協(xié)方差

      標(biāo)準(zhǔn)差和方差一般是用來描述一維數(shù)據(jù)的,但現(xiàn)實(shí)生活中我們常常會(huì)遇到含有多維數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,最簡(jiǎn)單的是大家上學(xué)時(shí)免不了要統(tǒng)計(jì)多個(gè)學(xué)科的考試成績(jī)。面對(duì)這樣的數(shù)據(jù)集,我們當(dāng)然可以按照每一維獨(dú)立的計(jì)算其方差,但是通常我們還想了解更多,比如,一個(gè)男孩子的猥瑣程度跟他受女孩子的歡迎程度是否存在一些聯(lián)系。協(xié)方差就是這樣一種用來度量?jī)蓚€(gè)隨機(jī)變量關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量,我們可以仿照方差的定義:

      clip_image002[6]

      來度量各個(gè)維度偏離其均值的程度,協(xié)方差可以這樣來定義:

      clip_image002[8]

      協(xié)方差的結(jié)果有什么意義呢?如果結(jié)果為正值,則說明兩者是正相關(guān)的(從協(xié)方差可以引出“相關(guān)系數(shù)”的定義),也就是說一個(gè)人越猥瑣越受女孩歡迎。如果結(jié)果為負(fù)值, 就說明兩者是負(fù)相關(guān),越猥瑣女孩子越討厭。如果為0,則兩者之間沒有關(guān)系,猥瑣不猥瑣和女孩子喜不喜歡之間沒有關(guān)聯(lián),就是統(tǒng)計(jì)上說的“相互獨(dú)立”。

      從協(xié)方差的定義上我們也可以看出一些顯而易見的性質(zhì),如:

      clip_image002[10]

      clip_image002[12]

       

      三、協(xié)方差矩陣

      前面提到的猥瑣和受歡迎的問題是典型的二維問題,而協(xié)方差也只能處理二維問題,那維數(shù)多了自然就需要計(jì)算多個(gè)協(xié)方差,比如n維的數(shù)據(jù)集就需要計(jì)算clip_image002[16]個(gè)協(xié)方差,那自然而然我們會(huì)想到使用矩陣來組織這些數(shù)據(jù)。給出協(xié)方差矩陣的定義:

      clip_image002[18]

      這個(gè)定義還是很容易理解的,我們可以舉一個(gè)三維的例子,假設(shè)數(shù)據(jù)集有三個(gè)維度,則協(xié)方差矩陣為:

      clip_image002[20]

      可見,協(xié)方差矩陣是一個(gè)對(duì)稱的矩陣,而且對(duì)角線是各個(gè)維度的方差。

       

      四、Matlab協(xié)方差實(shí)戰(zhàn)

      必須要明確一點(diǎn),協(xié)方差矩陣計(jì)算的是不同維度之間的協(xié)方差,而不是不同樣本之間的。以下的演示將使用Matlab,為了說明計(jì)算原理,不直接調(diào)用Matlab的cov函數(shù):

      首先,隨機(jī)生成一個(gè)10*3維的整數(shù)矩陣作為樣本集,10為樣本的個(gè)數(shù),3為樣本的維數(shù)。

      wps_clip_image-15418

      圖 1 使用Matlab生成樣本集

      根據(jù)公式,計(jì)算協(xié)方差需要計(jì)算均值,前面特別強(qiáng)調(diào)了,協(xié)方差矩陣是計(jì)算不同維度之間的協(xié)方差,要時(shí)刻牢記這一點(diǎn)。樣本矩陣的每行是一個(gè)樣本,每列是一個(gè)維度,因此我們要按列計(jì)算均值。為了描述方便,我們先將三個(gè)維度的數(shù)據(jù)分別賦值:

      wps_clip_image-17278

      圖 2 將三個(gè)維度的數(shù)據(jù)分別賦值

      計(jì)算dim1與dim2,dim1與dim3,dim2與dim3的協(xié)方差:

      wps_clip_image-19087

      圖 3 計(jì)算三個(gè)協(xié)方差

      協(xié)方差矩陣的對(duì)角線上的元素就是各個(gè)維度的方差,下面我們依次計(jì)算這些方差:

      wps_clip_image-20207

      圖 4 計(jì)算對(duì)角線上的方差

      這樣,我們就得到了計(jì)算協(xié)方差矩陣所需要的所有數(shù)據(jù),可以調(diào)用Matlab的cov函數(shù)直接得到協(xié)方差矩陣:

      wps_clip_image-25729

      圖 5 使用Matlab的cov函數(shù)直接計(jì)算樣本的協(xié)方差矩陣

      計(jì)算的結(jié)果,和之前的數(shù)據(jù)填入矩陣后的結(jié)果完全相同。

       

      五、總結(jié)

      理解協(xié)方差矩陣的關(guān)鍵就在于牢記它的計(jì)算是不同維度之間的協(xié)方差,而不是不同樣本之間。拿到一個(gè)樣本矩陣,最先要明確的就是一行是一個(gè)樣本還是一個(gè)維度,心中明確整個(gè)計(jì)算過程就會(huì)順流而下,這么一來就不會(huì)迷茫了。

       

       

      原文地址:

      http:///2010/08/31/covariance/

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