2010-11-28 14 views
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とMATLABに共分散行列を算出し、Iは、それぞれがXの場合である私のMATLABプログラムで与えられた確率

X = [x_11 x_12 ... x_1m; 
    x_21 x_22 ... x_2m; 
    . 
    . 
    . 
    x_n1 x_n2 ... x_nm;] 

としてマトリックス中に与えられたM次元変数Xの出現を有する

それぞれの場合の確率は次式で与えられる:IはX(Xの寸法が関連する方法を示し行列の共分散行列を計算する簡単な方法を探してい

pX = [p_x1 p_x2 ... p_xn]; 

お互い)。

私はちょうどによって計算されるXの期待値のように、MATLABでそれを計算するための簡単な方法があると思います。

EX = pX * X; 

編集:

Xは、離散ランダム変数でありますX行列によって指定される出現。 pXは、それぞれの出現確率を示します。

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あなたの質問はあまり明確ではありません。「発生の確率」とは何ですか?何に基づいて?なぜpXとpYは列の次元を持ちますが、行に沿った「発生の確率」と呼んでいますか?確率(密度ではない)について話すならば、xとyは離散的であるという意味ですか? –

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この問題を解決するために質問を編集しました。確率について言えば、X行列は各オカレンス自体を指定し、pXベクトルはそのオカレンスの確率を指定します。 – Isaac

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Xの出現数は離散的です(X行列は各出現を示します)。 – Isaac

答えて

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PDijは、測定値xiとxjを得る確率であり、j = iの場合はpXjであり、そうでない場合は0である。

ので

CX1,1 = PX1 * XB11^2 + PX2 * XB21^2 + ...

CX2,1 = CX1,2 = PX1 * XB11 * XB12 + PX2 * XB21 * XB22 + ...

これは、共分散の定義である。

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しかし、私は共分散が 'pX'の平方根を持っているかどうか分かりません。たとえば、http://en.wikipedia.org/wiki/Variance#Discrete_caseでVar(X)の式を見てください。(分散は共分散の特別なケースですか?) – Isaac

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あなたは正しいです。私の答えに固定 – Marc

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