什么是協(xié)方差

　　協(xié)方差（Covariance）在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中用于衡量?jī)蓚€(gè)變量的總體誤差。而方差是協(xié)方差的一種特殊情況，即當(dāng)兩個(gè)變量是相同的情況。協(xié)方差表示的是兩個(gè)變量的總體的誤差，這與只表示一個(gè)變量誤差的方差不同。

　　如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)一致，也就是說(shuō)如果其中一個(gè)大于自身的期望值，另外一個(gè)也大于自身的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差就是正值。 如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)相反，即其中一個(gè)大于自身的期望值，另外一個(gè)卻小于自身的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差就是負(fù)值。

　　協(xié)方差的計(jì)算方法

　　1.在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中，協(xié)方差用于衡量?jī)蓚€(gè)變量的總體誤差。

　　2.期望值分別為E（X） = μ 與 E（Y） = ν 的兩個(gè)實(shí)數(shù)隨機(jī)變量X與Y之間的協(xié)方差定義為：

　　COV（X，Y）=E［（X-E（X））（Y-E（Y））］

　　等價(jià)計(jì)算式為COV（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）

　　協(xié)方差公式

　　上面幾個(gè)統(tǒng)計(jì)量看似已經(jīng)描述的差不多了，但我們應(yīng)該注意到，標(biāo)準(zhǔn)差和方差一般是用來(lái)描述一維數(shù)據(jù)的，但現(xiàn)實(shí)生活我們常常遇到含有多維數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，最簡(jiǎn)單的大家上學(xué)時(shí)免不了要統(tǒng)計(jì)多個(gè)學(xué)科的考試成績(jī)。面對(duì)這樣的數(shù)據(jù)集，我們當(dāng)然可以按照每一維獨(dú)立的計(jì)算其方差，但是通常我們還想了解更多，比如，一個(gè)男孩子的猥瑣程度跟他受女孩子歡迎程度是否存在一些聯(lián)系啊，嘿嘿~協(xié)方差就是這樣一種用來(lái)度量?jī)蓚€(gè)隨機(jī)變量關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量，我們可以仿照方差的定義：

　　來(lái)度量各個(gè)維度偏離其均值的程度，標(biāo)準(zhǔn)差可以這么來(lái)定義：

　　協(xié)方差的結(jié)果有什么意義呢？如果結(jié)果為正值，則說(shuō)明兩者是正相關(guān)的（從協(xié)方差可以引出“相關(guān)系數(shù)”的定義），也就是說(shuō)一個(gè)人越猥瑣就越受女孩子歡迎，嘿嘿，那必須的~結(jié)果為負(fù)值就說(shuō)明負(fù)相關(guān)的，越猥瑣女孩子越討厭，可能嗎？如果為0，也是就是統(tǒng)計(jì)上說(shuō)的“相互獨(dú)立”。

　　從協(xié)方差的定義上我們也可以看出一些顯而易見的性質(zhì)，如：

　　協(xié)方差多了就是協(xié)方差矩陣

　　上一節(jié)提到的猥瑣和受歡迎的問(wèn)題是典型二維問(wèn)題，而協(xié)方差也只能處理二維問(wèn)題，那維數(shù)多了自然就需要計(jì)算多個(gè)協(xié)方差，比如n維的數(shù)據(jù)集就需要計(jì)算 n！ / （（n-2）！*2） 個(gè)協(xié)方差，那自然而然的我們會(huì)想到使用矩陣來(lái)組織這些數(shù)據(jù)。給出協(xié)方差矩陣的定義：

　　這個(gè)定義還是很容易理解的，我們可以舉一個(gè)簡(jiǎn)單的三維的例子，假設(shè)數(shù)據(jù)集有三個(gè)維度，則協(xié)方差矩陣為

　　可見，協(xié)方差矩陣是一個(gè)對(duì)稱的矩陣，而且對(duì)角線是各個(gè)維度上的方差。

　　很顯然，均值描述的是樣本集合的中間點(diǎn)，它告訴我們的信息是很有限的，而標(biāo)準(zhǔn)差給我們描述的則是樣本集合的各個(gè)樣本點(diǎn)到均值的距離之平均。以這兩個(gè)集合為例，［0，8，12，20］和［8，9，11，12］，兩個(gè)集合的均值都是10，但顯然兩個(gè)集合差別是很大的，計(jì)算兩者的標(biāo)準(zhǔn)差，前者是8.3，后者是1.8，顯然后者較為集中，故其標(biāo)準(zhǔn)差小一些，標(biāo)準(zhǔn)差描述的就是這種“散布度”。之所以除以n-1而不是除以n，是因?yàn)檫@樣能使我們以較小的樣本集更好的逼近總體的標(biāo)準(zhǔn)差，即統(tǒng)計(jì)上所謂的“無(wú)偏估計(jì)”。而方差則僅僅是標(biāo)準(zhǔn)差的平方。

　　協(xié)方差的計(jì)算公式例子

　　首先，隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)10*3維的整數(shù)矩陣作為樣本集，10為樣本的個(gè)數(shù)，3為樣本的維數(shù)。

　　mysample = fix（rand（10，3）*50）

　　根據(jù)公式，計(jì)算協(xié)方差需要計(jì)算均值，那是按行計(jì)算均值還是按列呢，我一開始就老是困擾這個(gè)問(wèn)題。前面我們也特別強(qiáng)調(diào)了，協(xié)方差矩陣是計(jì)算不同維度間的協(xié)方差，要時(shí)刻牢記這一點(diǎn)。樣本矩陣的每行是一個(gè)樣本，每列為一個(gè)維度，所以我們要按列計(jì)算均值。為了描述方便，我們先將三個(gè)維度的數(shù)據(jù)分別賦值：

　　》》 dim1 = mysample（：，1）;

　　》》 dim2 = mysample（：，2）;

　　》》 dim3 = mysample（：，3）;

　　計(jì)算dim1與dim2，dim1與dim3，dim2與dim3的協(xié)方差：

　　》》 sum（（dim1 - mean（dim1）） .* （dim2 - mean（dim2））） / （size（mysample， 1） - 1） %得到 -147.0667

　　》》 sum（（dim1 - mean（dim1）） .* （dim3 - mean（dim3））） / （size（mysample， 1） - 1） %得到 -82.2667

　　》》 sum（（dim2 - mean（dim2）） .* （dim3 - mean（dim3））） / （size（mysample， 1） - 1） %得到 76.5111

　　搞清楚了這個(gè)后面就容易多了，協(xié)方差矩陣的對(duì)角線就是各個(gè)維度上的方差，下面我們依次計(jì)算：

　　》》 var（dim1） %得到 227.8778

　　》》 var（dim2） %得到 179.8222

　　》》 var（dim3） %得到 156.7111

　　這樣，我們就得到了計(jì)算協(xié)方差矩陣所需要的所有數(shù)據(jù)，調(diào)用Matlab自帶的cov函數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證：

　　》》 cov（mysample）

　　把我們計(jì)算的數(shù)據(jù)對(duì)號(hào)入座，是不是一摸一樣？