从某企业全部职工中随机抽取一个容量为6的样本,该样本中各职工的目前工资、受教育年限等资料如下表所示,根据样本资料求出均值向量、协差阵和离差阵。(Python软件计算
时间: 2024-09-16 09:03:14 浏览: 14
为了帮助您完成这个任务,我们需要具体的表格数据,包括职工的工资和受教育年限的具体数值。通常,在Python中,我们可以使用pandas库来处理这样的数据,并利用numpy库计算均值向量(mean vector)、协方差矩阵(covariance matrix),以及离差阵(也叫标准差矩阵,即每个变量对其自身的方差和跨变量之间的协方差)。如果您能提供数据或者样本数据集的结构信息,我可以给出相应的Python代码示例。
例如,假设我们有如下数据:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设df是一个包含两列(工资和受教育年限)的数据框
data = {'工资': [5000, 7000, 4500, 8000, 6500, 9000], '受教育年限': [2, 4, 3, 5, 3, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算均值向量
mean_vector = df.mean()
# 计算协方差矩阵
cov_matrix = df.cov()
# 计算离差阵(这里实际上就是对数转换后的协方差矩阵,因为原始数据可能是非正态分布)
# 先计算各列的标准差
std_dev = df.std()
# 然后创建对角矩阵
std_dev_matrix = np.diag(std_dev)
# 对数转换后的协方差矩阵
log_cov_matrix = std_dev_matrix @ cov_matrix @ std_dev_matrix
mean_vector, cov_matrix, log_cov_matrix
```
请提供实际的数据,或者描述数据应该如何组织,以便我能给出准确的代码指导。