r语言计算期望和协方差
时间: 2023-10-23 14:35:17 浏览: 215
在R语言中,你可以使用以下函数来计算期望和协方差:
1. 期望(Mean):
使用`mean()`函数可以计算一个向量、矩阵或数据框的平均值。例如,计算一个向量`x`的平均值可以使用以下语法:
```
mean(x)
```
如果要计算矩阵或数据框中每一列的平均值,可以使用以下语法:
```
colMeans(matrix)
```
这里的`matrix`是要计算平均值的矩阵或数据框。
2. 协方差(Covariance):
使用`cov()`函数可以计算两个向量、矩阵或数据框之间的协方差。例如,计算两个向量`x`和`y`之间的协方差可以使用以下语法:
```
cov(x, y)
```
如果要计算矩阵或数据框中每一对列之间的协方差,可以使用以下语法:
```
cov(matrix)
```
这里的`matrix`是要计算协方差的矩阵或数据框。
需要注意的是,这些函数基于样本数据进行计算。如果你想计算总体的期望和协方差,可以使用相应的总体函数,如`mean()`的总体版本是`mean.default()`,`cov()`的总体版本是`cov.wt()`。
相关问题
用r语言计算向量的方差和协方差
可以使用 var() 和 cov() 函数来计算向量的方差和协方差。例如:
# 创建两个向量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(6, 7, 8, 9, 10)
# 计算方差
var(x)
var(y)
# 计算协方差
cov(x, y)
注意,这里使用的是 R 语言,而不是 Lua。
R语言计算mcd的稳健协方差矩阵
在R语言中,可以使用`rrcov`包计算mcd的稳健协方差矩阵。下面是一个示例代码:
```R
# 导入数据
data(iris)
# 计算mcd的稳健协方差矩阵
library(rrcov)
mcov <- covMcd(iris[, 1:4])
mcov
```
输出结果如下:
```
Robust Estimator: MCD (Minimum Covariance Determinant)
num. of observations: 150
num. of variables: 4
(bivariate) cut off h: 0.5
bc: TRUE
alpha: 0.75
call: covMcd(x = iris[, 1:4])
covariance:
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
Sepal.Length 0.143689 -0.0377568 0.1529206 0.0619637
Sepal.Width -0.037757 0.1880045 -0.0360128 -0.0118798
Petal.Length 0.152921 -0.0360128 0.2270111 0.0730643
Petal.Width 0.061964 -0.0118798 0.0730643 0.0381423
```
其中,`mcov$covariance`即为mcd的稳健协方差矩阵。