Question

我正在尝试计算这两个向量之间的样本协方差。我用两个输入变量定义了一个函数。我不知道它是否正确？我的样本协方差公式也不会运行。任何人都可以帮我把它写在R？

  xv = c(1., 5.5, 7.8, 4.2, -2.7, -5.4, 8.9)
  yv = c(0.1, 1.5, 0.8, -4.2, 2.7, -9.4, -1.9)
  sampleCov= function(x,y){ 
    cov(xv,yv) = frac{sum_{i=1}^{n}(x_i-\mu_x)(y_i-\mu_y)}{n-1}].
    return (Cov(xv,yv)
  }

Answer 1

只需使用内部cov()功能：

xv <- c(1., 5.5, 7.8, 4.2, -2.7, -5.4, 8.9)
yv <- c(0.1, 1.5, 0.8, -4.2, 2.7, -9.4, -1.9)
cov(xv, yv)

R> cov(xv, yv)
[1] 8.697381

如果你真的想重新发明轮子：

sampleCov <- function(x,y){
    stopifnot(identical(length(x), length(y)))
    sum((x - mean(x)) * (y - mean(y))) / (length(x) - 1)
}

R> sampleCov(xv, yv)
[1] 8.697381

Answer 2

R中有一个名为cov的基本函数可以完全按照您的意愿执行，但如果您想编写一个函数（不需要这样做），您可以尝试以下操作：

COV<- function(x,y) {
  if(length(x)!=length(y)) {stop('x must have the same length as y ')}
  x.bar <- mean(x)
  y.bar <- mean(y)
  N <- length(x)

  Cov <- (sum((x-x.bar)*(y-y.bar))) / (N-1)
  return(Cov)
}

COV(xv, yv)
[1] 8.697381

cov(xv, yv)
[1] 8.697381

正如您所看到的，COV提供与cov相同的结果，因此您无需为此编写函数。

此外，你的函数体没有R语法，而是编写了不同的LaTex语法。

Answer 3

我知道这是旧的，但您可以使用以下公式计算两个矩阵的协方差：

  cov_xv_yv <- 1/(length(xv)-1) * t(xv) %*% yv

这是矩阵xv转置和矩阵yv的矩阵乘积的1 /（N-1）倍。

此表格可以轻松扩展到多个维度。

2个向量的样本协方差

3 个答案: