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怎样得到样本的离差矩阵?比如说,第一组数据如下:X1X21.241.721.361.741.381.641.381.821.381.901.401.701.481.821.541.821.562.08共9个第二组数据如下:X1X21.141.781.181.961.201.861.262.001.282.001.301.96共6
题目详情
怎样得到样本的离差矩阵?
比如说,第一组数据如下:
X1 X2
1.24 1.72
1.36 1.74
1.38 1.64
1.38 1.82
1.38 1.90
1.40 1.70
1.48 1.82
1.54 1.82
1.56 2.08
共9个
第二组数据如下:
X1 X2
1.14 1.78
1.18 1.96
1.20 1.86
1.26 2.00
1.28 2.00
1.30 1.96
共6个
则均值的无偏估计向量=(1.3200,1.8655)
请问总体样本的离差矩阵怎样求?
怎样求解矩阵特征根及最大特征根对应的特征向量
比如:已知A=[5.3927,-3.5;-3.5,2.305],求解矩阵特征根及最大特征根对应的特征向量.
比如说,第一组数据如下:
X1 X2
1.24 1.72
1.36 1.74
1.38 1.64
1.38 1.82
1.38 1.90
1.40 1.70
1.48 1.82
1.54 1.82
1.56 2.08
共9个
第二组数据如下:
X1 X2
1.14 1.78
1.18 1.96
1.20 1.86
1.26 2.00
1.28 2.00
1.30 1.96
共6个
则均值的无偏估计向量=(1.3200,1.8655)
请问总体样本的离差矩阵怎样求?
怎样求解矩阵特征根及最大特征根对应的特征向量
比如:已知A=[5.3927,-3.5;-3.5,2.305],求解矩阵特征根及最大特征根对应的特征向量.
▼优质解答
答案和解析
我可以给你样本离差矩阵A的定义:
A=SUM[ (X(i)-x1) * (x(i)-x1)' ] i=1-n
n为样本的维数 x1为样本的均值向量
A=SUM[ (X(i)-x1) * (x(i)-x1)' ] i=1-n
n为样本的维数 x1为样本的均值向量
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