Howtosignalprocessing
La matrice de covariance est une matrice carrée qui affiche la variance présentée par des éléments des ensembles de données et la covariance entre une paire d'ensembles de données. La variance est une mesure de la dispersion et peut être définie comme la propagation des données de la moyenne de l'ensemble de données donné.
- Que vous dit la matrice de covariance?
- Comment décrivez-vous une matrice de covariance?
- Comment expliquez-vous la covariance?
Que vous dit la matrice de covariance?
C'est une matrice symétrique qui montre des covariances de chaque paire de variables. Ces valeurs dans la matrice de covariance montrent l'ampleur de la distribution et la direction des données multivariées dans l'espace multidimensionnel. En contrôlant ces valeurs, nous pouvons avoir des informations sur la façon dont les données se propagent entre deux dimensions.
Comment décrivez-vous une matrice de covariance?
Une matrice de covariance est un type de matrice utilisée pour décrire les valeurs de covariance entre deux éléments dans un vecteur aléatoire. Il est également connu comme la matrice de variance-covariance car la variance de chaque élément est représentée le long de la principale diagonale de la matrice et la covariance est représentée parmi les éléments non diagonaux.
Comment expliquez-vous la covariance?
La covariance est une mesure de la relation entre deux variables aléatoires et dans quelle mesure, ils changent ensemble. Ou nous pouvons dire, en d'autres termes, il définit les changements entre les deux variables, de sorte que le changement dans une variable est égal au changement dans une autre variable.
