问题标签 [covariance-matrix]
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python - np.cov() 矩阵返回意外值
我试图找到每个像素的所有可能图像（展平）的协方差矩阵 - {0,1}。
我使用 numpy 编写了以下代码：
0.25806452我在对角线上得到输出。但我认为对角线应该是精确的0.25。
谁能解释为什么不是0.25？
r - 获得方差-协方差矩阵的函数之间的差异（var和cova）
我正在尝试NbCluster优化一个
函数（ github.com/jbhanks/BigNbClustNbClust
主要瓶颈之一是var()函数的使用，所以我用covain替换了它Rfast。结果并不完全相同，我需要弄清楚它们是否足够接近可以互换使用。是否会出现其他差异更大的情况？
然而，在某些现实世界的情况下（不幸的是我无法分享实际数据），cova会抛出错误而var不会。
这似乎是cova在特定循环迭代的特定情况下获取向量而不是矩阵的结果（cova 在早期步骤中获取了 dim()）。我通过始终将对象强制为矩阵来修复它，但我仍然担心我的更改可能会产生意想不到的后果。我不能说我真正掌握了函数的内部工作原理，我只是用我理解为等效的函数替换了一些函数。
python - 绘制协方差矩阵的非对角线值
此代码块输出我的所有 10 个协方差矩阵，并绘制 2x2 矩阵中的每个点。
如何专门输出每个协方差矩阵的非对角线值并使用 pyplot 绘制它？
作为参考，第一个协方差矩阵如下所示：
我想绘制非对角线（两列之间的协方差），所以在这种情况下它将是-0.01203439。
编辑：我发现我可以像这样得到非对角线：好的，如果我这样做，它将输出两列之间的协方差值：
但是如何使用 pyplot 在散点图中绘制这些值？
python - np.cov 给出意外数量的值
在 10 个值的随机数据集上使用np.cov命令时，我得到一个10x10数组作为答案。我认为我的数据格式不正确，但我不确定。
r - 如何计算 R 的 fastSOM 包中的“A”？
我对 R 非常陌生，需要使用 fastSOM 包为我的论文计算一些东西。我已经创建了必要的 cov 矩阵（4x4 矩阵）。现在为了计算溢出，我需要一个变量“A”。如包描述中所述，A 必须是“一个 3 维数组，其中 A[„h] 是与 Sigma 相同维度的 MA 系数矩阵或其列表。”
这就是我被卡住的地方，因为我几乎不知道如何为我的给定问题创建这个 A。
我希望有人可以在这里帮助我。非常感谢。
scikit-learn - LDA 协方差矩阵与计算的协方差矩阵不匹配
我希望更好地理解 scikit-learn 的 LDA 对象返回的 covariance_ 属性。
我确定我遗漏了一些东西，但我希望它是与输入数据相关的协方差矩阵。但是，当我将 .covariance_ 与 numpy.cov() 返回的协方差矩阵进行比较时，会得到不同的结果。
谁能帮我理解我错过了什么？感谢并乐于提供任何其他信息。
请在下面找到一个说明差异的简单示例。
r - felm 函数：多路聚类方差矩阵中的负特征值
我正在使用 R 中的 felm() 函数运行回归并收到以下警告消息：
有谁知道如何解决这个问题，或者我可以忽略警告信息吗？
r - 是否有用于修改后的 2 样本 Hotelling 的 T2 检验（不等协方差矩阵）的 R 包？
我需要比较许多多元方法。通常，我会使用 Hotelling 的 T 方检验统计量来做到这一点。
原来的霍特林方程是：T^2 = (nxny/nx+ny) (XY)' S^-1 (XY)
其中 X 和 Y 是向量均值，S 是池化协方差矩阵，nx/y 是样本大小。
但是，正常 Hotelling 检验的假设是样本协方差矩阵是相等/齐次的。我从 Box 的测试中知道这对我的数据不正确。这些网站提供了 Hotelling 的 T 方检验的修改版本，它不假定协方差矩阵相等：
修改后的方程为：T^2 = (XY)' ((Sx/nx) + (Sy/ny))^-1 (XY)
其中 X 和 Y 是向量均值，Sx/y 是相应的协方差矩阵，nx/y 是样本大小。
我已经搜索了 R 包，试图找到一个没有运气的等式的修改版本。有谁知道可以在 R 中执行此操作的包？
r - 如何检查两个协方差矩阵的相等性？
我需要检查两个条件：
- $E[X]\stackrel{?}{=}\mu$ ,
- $E[(X-\mu)(X-\mu)^{\top}]\stackrel{?}{=}\Sigma$。
这里$X$是生成（输出）数据，$\mu$是均值向量，$\Sigma$是协方差矩阵。$\mu$ , $\Sigma$是输入数据。
对于测试的第一个条件，我在 R 中编写了代码：
为了测试第二个条件，我在 R 中编写了带有错误的代码：
我也试过
问题。如何检查第二个条件？
输入和输出数据如下。
r - 如何使用 DISTATIS 在 PCA 图中绘制其他维度
我想知道如何找到我的 distatis 图的正确特征值和解释方差的百分比。我正在使用包 DistatisR。
我现在有以下代码：
我不知道之后执行以下操作以找到特征值和解释方差的百分比是否正确。
这是一篇在图表中显示我需要的信息的文章： 示例图片显示特征值和图表中解释方差的百分比
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950329310000972
其次，我还需要知道除了和之外我如何绘制dim2vs 。使用 distatis 的输出时。我希望有一个人可以帮助我。dim3dim1dim2