org.mklab.tool.matrix
クラス Cov

java.lang.Object
  org.mklab.tool.matrix.Cov

public class Cov
extends Object

分散を求めるクラスです。

Covariance

バージョン:

$Revision: 1.18 $

作成者:

koga

関連項目:

Corrcoef

コンストラクタの概要

Cov()

メソッドの概要

static NumericalScalar<?>	cov(Matrix x) ベクトル x の成分の分散を求めます。
static NumericalScalar<?>	cov(Matrix x, Matrix y) cov([x y])を返します。
static Matrix	covColumnWise(Matrix x) もしx が行毎データが並ぶ行列なら、分散行列を返します。
static Matrix	covColumnWise(Matrix x, Matrix y)
static Matrix	covRowWise(Matrix x) もし x が、列毎にデータ並ぶ行列なら、分散行列を返します。
static Matrix	covRowWise(Matrix x, Matrix y)

クラス java.lang.Object から継承されたメソッド

clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

コンストラクタの詳細

Cov

public Cov()

メソッドの詳細

cov

public static NumericalScalar<?> cov(Matrix x)

ベクトル x の成分の分散を求めます。

パラメータ:

x - データ

戻り値:

自己分散 (Covariance)

cov

public static NumericalScalar<?> cov(Matrix x,
                                     Matrix y)

cov([x y])を返します。

パラメータ:

x - データ1

y - データ2

戻り値:

共分散 (Covariance)

covColumnWise

public static Matrix covColumnWise(Matrix x)

もしx が行毎データが並ぶ行列なら、分散行列を返します。

diag_vec(cov_col(x)) は、各列の分散が並ぶベクトルであり、 sqrt(diag_vec(cov_col(x))) は、標準偏差です。

パラメータ:

x - データ

戻り値:

自己分散 (Covariance)

covColumnWise

public static Matrix covColumnWise(Matrix x,
                                   Matrix y)

パラメータ:

x - データ1

y - データ2

戻り値:

共分散 (Covariance)

covRowWise

public static Matrix covRowWise(Matrix x)

もし x が、列毎にデータ並ぶ行列なら、分散行列を返します。

diag_vec(cov_row(x)) は、各行の分散が並ぶベクトルであり、 sqrt(diag_vec(cov_row(x))) は、標準偏差です。

パラメータ:

x - データ

戻り値:

自己分散 (Covariance)

covRowWise

public static Matrix covRowWise(Matrix x,
                                Matrix y)

パラメータ:

x - データ1

y - データ2

戻り値:

共分散 (Covariance)