R中的方差-协方差矩阵
（variance-covariance matrix）是用于描述多个变量之间的方差和协方差关系的矩阵。它是一个对称矩阵，其中对角线上的元素表示各个变量的方差，非对角线上的元素表示不同变量之间的协方差。
方差是用来衡量一个随机变量的离散程度，而协方差则是用来衡量两个随机变量之间的线性关系强度和方向。方差-协方差矩阵可以提供关于变量之间关系的全面信息，对于数据分析、统计建模和金融风险管理等领域非常重要。
在R中，可以使用cov函数计算方差-协方差矩阵。该函数接受一个数据框或矩阵作为输入，并返回一个方差-协方差矩阵。例如，假设有一个包含两个变量x和y的数据框df，可以使用以下代码计算它们的方差-协方差矩阵：
cov_matrix <- cov(df)方差-协方差矩阵在数据分析中有多种应用场景。其中一些包括：
- 投资组合优化：方差-协方差矩阵可以用于计算不同资产之间的风险和收益关系，从而优化投资组合的配置。
- 因子分析：方差-协方差矩阵可以用于因子分析，帮助确定潜在因子对观测变量的影响程度。
- 风险管理：方差-协方差矩阵可以用于评估金融资产组合的风险，并帮助制定风险管理策略。
- 多元统计分析：方差-协方差矩阵可以用于多元统计分析，如多元线性回归和判别分析。
腾讯云提供了一系列与数据分析和云计算相关的产品和服务，可以帮助用户处理和分析方差-协方差矩阵。其中一些产品包括：
- 腾讯云数据仓库（TencentDB for TDSQL）：提供高性能、可扩展的云数据库服务，适用于存储和分析大规模数据集。
- 腾讯云机器学习平台（Tencent ML-Platform）：提供强大的机器学习和人工智能工具，可用于数据分析、模型训练和预测。
- 腾讯云大数据平台（Tencent Cloud Big Data）：提供全面的大数据解决方案，包括数据存储、数据处理和数据分析工具。
以上是腾讯云提供的一些与方差-协方差矩阵相关的产品和服务，更多详细信息可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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2回答
如何用Pandas计算协方差矩阵
python、pandas、numpy、dataframe、covariance
我想知道如何用Pandas计算协方差矩阵。我既不是数据科学家，也不是金融专家，我只是一个普通的开发人员，与他的团队格格不入。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(252, 4)), columns=list('ABCD'))
print(df.cov())
所以，如果我这样做，我会得到这样的输出：
我发现这个数字很大，我希望它们接近于零。在获得保险之前，我需要计算回报吗？
有没有熟悉这个的人可以稍微解释一下，或者给我指出一个很好的解
浏览 1提问于2017-02-08得票数 6
2回答
scipy.curve_fit与numpy.polyfit不同的协方差矩阵
python、numpy、scipy、curve-fitting
我正在使用Python3.6进行数据拟合。最近，我遇到了下面的问题，我缺乏经验，所以我不知道如何处理这个问题。
如果在同一组数据点上使用numpy.polyfit(x，y，1，cov=True)和scipy.curve_fit(lambda: x，a，b: a*x+b，x，y)，则得到几乎相同的系数a和b，但scipy.curve_fit的协方差矩阵的值约为numpy.polyfit值的一半。
由于我想使用协方差矩阵的对角线来估计系数的不确定性(u =numpy.sqrt(numpy.diag(Cov)，所以我有三个问题：
哪个协方差矩阵是正确的(我应该使用哪一个)？
为什么会有区别？
浏览 3提问于2018-08-23得票数 7
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1回答
显示向量中每个值之间的协方差的协方差矩阵
python、statistics、covariance
有没有一个python函数可以让我计算一个n*n的自动协方差矩阵，显示向量a1，a2，a3...an中每个条目组合之间的协方差？我不能让np.cov这么做。我希望它看起来像这样：
cov(a1,a1) cov(a1,a2)... cov(a1,an)
cov(a2,a1) cov(a2,a2)...
...
cov(an,a1) ... cov(an,an)
如有任何帮助，我们不胜感激！干杯，莉娜
浏览 6提问于2017-07-07得票数 0
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在Python中使用特征值和特征向量进行特征选择
python、numpy、statistics、correlation
我有5个表示数字向量的列表。我想确定与第一个向量具有最高相关性的向量。
我也有他们的特征值和特征向量。使用它们，我如何识别哪些向量与a1高度相关
我的数据：
a1 = [1, 23, 4, 51, 62, 7, 8, 43, 1, 29]
a2 = [5, 45, 32, 51, 60, 7, 8, 35, 10, 31]
a3 = [13, 3, 64, 35, 36, 37, 48, 3, 31, 1]
a4 = [5, 53, 34, 51, 61, 73, 81, 413, 1, 33]
a5 = [3, 3, 1, 5, 6, 3, 8, 3, 1, 3]
list1 = [a1,
浏览 3提问于2020-04-18得票数 0
1回答
多元高斯分布-协方差与线性相关
machine-learning、clustering、anomaly-detection、gaussian
从教授那里。Andrew的多元高斯分布讲座，协方差度量特征之间的线性相关性，在这种情况下，我们可以使用多元高斯分布和协方差矩阵。此外，如果特征是冗余的(对于ex: x1= 2*x2，特征之间存在明显的线性依赖)，则协方差矩阵不是可逆的，不能使用带有协方差矩阵的多元高斯分布。对我来说，这些说法似乎自相矛盾。
问:协方差-线性依赖与特征线性依赖有什么区别？
浏览 0提问于2020-07-11得票数 1
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主分量分解坐标值能相互关联吗？
correlation、dimensionality-reduction、pca
我想知道我们是否有一个样本的A= n*p矩阵，并在它上运行一个PC分解。
假设特征向量矩阵是E，那么特征向量空间中的样本应该是
B= A*(E)^-1
那么，我想知道是否有任何规则，B列是相互关联的？也就是说，第一次PC负载和第二次PC负载要相关吗？谢谢!
浏览 0提问于2016-07-21得票数 0
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很难解释简单3x2矩阵的特征向量
python、pca、numpy、matrix
给出了3列2行的数据矩阵，由协方差矩阵计算特征向量和特征值。
我试图解释结果，但我无法理解如何解释它们。
创建一个2x3矩阵：
# Create a 2x3 matrix
data = np.around(np.random.uniform(size=(2,3)) * 100)
数据如下：
[
[ 4., 65., 77.],
[68., 12., 89.]
]
# Here each row represents one data point
# and columns represent the features in the data set
浏览 0提问于2019-03-23得票数 1
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cov_x与(旧式) scipy.optimize.leastsq在scipy.optimize.least_squares中的等效
python、optimization、scipy、least-squares
遗留的函数返回一个cov_x参数：
cov_x: ndarray
使用fjac和ipvt可选输出来构造解决方案周围jacobian的估计值。如果遇到奇异矩阵(表示某个方向的非常平坦的曲率)，则无。这个矩阵必须乘以残差，才能得到参数估计的协方差--参见curve_fit。
用于估计参数估计的方差。
在新的中，这个参数的等效性是什么？有：
jac : ndarray，稀疏矩阵或LinearOperator，形状(m，n)
修正的Jacobian矩阵在解的意义上，J^T J是代价函数的Hessian逼近的Gauss逼近。类型与算法使用的类型相同。
但这并不是真正意义上的。
浏览 4提问于2017-05-12得票数 2
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如何计算样本总和的方差
math、statistics
我有一个整数集合的列表(运行时间以秒为单位，因此所有的整数都大于零)，每个集合中有不同的数量：
e.g.
test suite A: 12, 15, 16
test suite B: 120, 130, 125, 90, 110
test suite C: 3
我将同时运行测试套件A、B和C，我想预测需要多长时间。对套件A、B、C的平均值求和给出了一个预期的运行时间，但并没有说明我对这个数字有多确定。理想情况下，我也想要一个方差(因此也是标准差)。
假设我想在任何这样的计算中给每个套件相同的“权重”，那么最合理的方法是什么呢？我见过，它很相似，但又不同(它们不像我那样对集合中的值求和)。
浏览 2提问于2011-11-26得票数 0
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3回答
R和Python之间cov和cor的差异
python、r、numpy
我经常使用R，我是Python的新手。在R中，给出了给定矩阵的计算平均值、cov和cor的演示如下：
X = matrix(c(1,0.5,3,7,9,6,2,8,4), nrow=3, ncol=3, byrow=FALSE)
X
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 1.0 7 2
# [2,] 0.5 9 8
# [3,] 3.0 6 4
M = colMeans(X) # apply(X,2,mean)
M
# [1] 1.500000 7.333333 4.666667
S = cov(X)
S
# [,1]
浏览 1提问于2018-11-02得票数 1
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5回答
如何从具有虚拟变量的数据中找到相关性和协方差矩阵？
r、matrix、statistics、correlation
我有一个数据集，它的列名为Gender、IQ和Brain_Mass。当然，只有性别是分类变量，所以我将其设置为gender=factor(Gender)，从而为其分配了一个虚拟变量。
但是，我想要找到协方差矩阵和相关矩阵。我知道我可以只使用cov2cor(V)来获得相关矩阵，但是如何从这些数据中获得协方差矩阵呢？我认为我不能只接受var(data)，因为存在一个伪变量。
如果有人能帮上忙，我将不胜感激。谢谢。
浏览 0提问于2014-12-01得票数 3
3回答
在向量上使用numpy.cov会生成NANs。
python、numpy、covariance
下午好。
我面临着一项PCA任务，它只涉及到降低向量的维数。在这种情况下，我对二维矩阵不感兴趣，只对一个D维向量感兴趣，我想沿着它的K个主特征向量投影。
为了实现PCA，我需要检索这个向量的协方差矩阵。让我们尝试在一个示例向量上执行此操作：
someVec = np.array([[1.0, 1.0, 2.0, -1.0]])
我将这个向量定义为一个1X4矩阵，即一个行向量，以使其与numpy.cov兼容。将这个向量的协方差矩阵通过numpy.cov将产生一个标量协方差矩阵，因为numpy.cov假设特征在行中：
print np.cov(someVec)
1.58333333333
但这只是
浏览 2提问于2012-12-11得票数 1
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2回答
python中的多周期投资组合优化
python、optimization、finance、solver、nonlinear-optimization
场景：--我尝试用不同的约束(权重、风险、风险规避.)进行多个投资组合优化。在多阶段的情况下。
我已经做了什么:从cvxpy的例子中，我发现了如何在非线性二次公式下优化一个投资组合，这个公式给出了投资组合中资产的权重列表。我的问题是，尽管我有15年的月度数据，但我不知道如何为不同的时间段进行优化(从其当前的形式来看，代码为我的数据的整个时间段提供了最好的组合)。
问题1:是否有可能使代码针对不同时期进行优化。例如1、3、4、6、9、12个月(在这种情况下，每个期间产生不同的权重)，如果是这样的话，怎么能做到呢？
问题2:是否可以限制每个投资组合中的资产数量？实现这一目标的最佳途径是什么？(当前
浏览 3提问于2017-09-10得票数 2
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1回答
协方差矩阵的numpy.polyfit误差
python、numpy
这是代码：
p=[1,2,3,4]
q=[4,5,6,7]
z,n=numpy.polyfit(p,q,1,cov=True)
它给了我这样的信息：
4z，n=np.polyfit(p，q,1，cov=True)
C:\Users\Rekha\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\polynomial.py (x，y，deg，rcond，full，w，cov)
601 # Plus，它给出了一个稍保守的不确定性估计。
602 if len(x) <= order + 2：
-> 603提高ValueError(“数据点数必须超过+2”60
浏览 1提问于2017-09-24得票数 1
1回答
如何计算两个等维时间序列之间的马氏距离？
math、time、data-mining、distance、similarity
我正在对时间序列数据进行数据挖掘。我需要计算两个等维数列之间的距离或相似性。建议使用欧氏距离、Cos相似性或Mahalanobis距离。前两个没有提供任何有用的信息。我似乎无法理解网络上的各种教程。
所以,
给出了两个向量A(a1，a2，a3，.，an)和B(b1，b2，b3，.，bn)，如何求出它们之间的Mahalanobis距离？
(我收到了关于在上使用这些距离度量的建议，并且有一个关于如何计算Cos相似性的；所以在结束这个问题之前请考虑一下)
浏览 2提问于2010-06-24得票数 3
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3回答
在MATLAB中确定多元正态分布的协方差
matlab、random、distribution
我试图在Matlab中创建一个对称的随机数的二元正态分布。我知道高斯的标准差(例如15)，并且它在两个方向上是相同的。如何使用此标准差信息以Matlab可以接受的mvnrnd命令的形式获得协方差？谢谢，我真的很感谢你的建议。
浏览 1提问于2014-07-24得票数 0
2回答
具有协方差矩阵的正态分布随机向量的生成
matlab、normal-distribution
在matlab中，很容易生成一个具有均值和标准差的正态分布随机向量。来自help randn的：
从均值为1，标准差为2的正态分布中生成值。r=1+2。*randn(100，1)；
现在我有一个协方差矩阵C，我想生成N(0，C)。
但是我怎么能这样做呢？
来自随机帮助:从具有指定均值向量和协方差矩阵的二元正态分布生成值。mu =1 2，Sigma =1 .5，.5 2，R=chol(Sigma)，z=repmat(µ，100，1)+ randn(100,2)*R；
但我不知道他们到底在这里做什么。
浏览 1提问于2010-12-06得票数 4
1回答
改变OpenCV卡尔曼滤波器的增益使其更灵敏
c++、opencv、kalman-filter
用于跟踪图像中的边界盒位置和速度，其中测量值不太嘈杂，但包围盒移动得非常快。
state_size = 6; // x,y,w,h,vx,vy of BB
meas_size = 4; // x,y,w,h of BB
contr_size = 0;
int type = CV_32F;
初始化转换、过程噪声和测量噪声。
cv::KalmanFilter kf;
kf.init(state_size, meas_size, contr_size, type);
setIdentity(kf.transitionMatrix);
kf.transitionMatrix.at<float&
浏览 6提问于2020-06-22得票数 0
回答已采纳
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外积非正定矩阵
python、numpy、matrix-multiplication
我试图以以下方式模拟python中的多变量正常数据
n = 100
p = 10
mu = np.random.normal(loc=0, scale=3, size=p)
A = np.random.uniform(low = -4, high = 4, size = (p, 1))
A = pd.DataFrame(A)
Sigma = np.dot(A, np.transpose(A))
Sigma = pd.DataFrame(Sigma)
X = np.random.multivariate_normal(mean = mu, cov = Sigma, size = n)
然而，结果
浏览 2提问于2022-08-14得票数 0
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期望最大化算法(高斯混合模型)：ValueError:输入矩阵必须是半正定的
python-3.x、machine-learning、covariance、gaussian、expectation-maximization
我试图在数据集data=[x，y，.]上实现期望最大化算法(高斯混合模型)。我使用mv_norm.pdf(data, mean,cov)函数来计算集群责任。但是，经过6-7次迭代计算出新的协方差值(cov矩阵)后，cov矩阵正变得奇异，即cov的行列式为0(很小的值)，从而产生误差。
ValueError:输入矩阵必须是半正定的
和
提高np.linalg.LinAlgError(‘奇异矩阵’)
有人能为这件事提出解决办法吗？
#E-step: Compute cluster responsibilities, given cluster parameters
def calc
浏览 3提问于2016-09-30得票数 1
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