《matlab实现参数估计协方差与相关系数(个人整理)》由会员分享，可在线阅读，更多相关《matlab实现参数估计协方差与相关系数(个人整理)（5页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、计算协方差与相关系数clearsyms x yfxy=6*x*y2;Exy=int(int(x*y*fxy,x,0,1),y,0,1)Ex=int(int(x*fxy,x,0,1),y,0,1)Ey=int(int(y*fxy,x,0,1),y,0,1)Covxy=Exy-Ex*Ey已知二维随机变量（kesi，eita）的分布密度为fxy=(x+y)/8,(0x2,0y2) 0 (其他) 求相关系数Vclearsyms x y fxy=(x+y)/8;Exy=int(int(x*y*fxy,x,0,2),y,0,2)Ex=int(int(x*fxy,x,0,2),y,0,2)Ey=int(in
2、t(y*fxy,x,0,2),y,0,2)Covxy=Exy-Ex*EyE2x=int(int(x2*fxy,x,0,2),y,0,2)E2y=int(int(y2*fxy,x,0,2),y,0,2)Dx=E2x-Ex2Dy=E2y-Ey2V=Covxy/sqrt(Dx*Dy)对统计数列的计算计算协方差矩阵的具体格式 cov（X）或cov(X,Y)cov(X)中 X可以是向量也可以是矩阵，当X为向量时，cov(x)=var(x),当X为矩阵时计算结果为X的协方差矩阵，协方差矩阵的对角线就是X每列的方差，其元素Covij为X的第i列和第j列的协方差，cov(X,Y)计算向量X，Y的协方差矩阵。计
3、算系数命令的具体格式，corrcoef(X)或者corrcoef(X,Y) 参数及输入量的形式及输出量的形式，同上clearW=rand(5,4)cov1=cov(W(:,1),W(:,2)var1=var(W(:,1)cov2=cov(W)cor1=corrcoef(W(:,1),W(:,2)cor2=corrcoef(W)参数估计正态分布参数估计的计算如果一直到了一组数据符合正态分布，但是不知道正态分布的分布参数，但是不知道正态分布的分布参数，对参数的点估计和区间估计由命令函数normfit()来完成，muhat,sigmahat,muci,sigmaci=normfit(X,Alpha)
4、X为向量或者矩阵，为矩阵时是针对矩阵的每一个列向量进行计算的，Alpha为给出的显著水平a，定义置信度为（1-a），缺省时默认为0.05，即置信度为0.95，muhat，sigmahat分别为mu和sigma的点估计值，muci，sigmaci分别为mu，sigma的区间估计值。生成一组均值为15，方差为2.5，的正态分布的随机数据，然后对这组数据进行置信度为97%的参数估计计算clearW=normrnd(15,2.5,50,1);%生成一组均值为15，方差为2.5，的正态分布的随机数据 50行1列alpha=0.03;muhat,sigmahat,muci,sigmaci=normfit(W,alpha) 两项分布的参数估计的计算phat,pci=binofit(X,N,Alpha)均匀分布ahat,bhat,aci,bci=unifit(X,Alpha)指数分布lambdahat,lambdaci=expfit(X,Alpha)两项分布phat,pci=binofit(X,Alpha)clearR=binornd(100,0.3)alpha=0.03;phat,pci=binofit(R,100,alpha)
