组件名称

  协方差矩阵 [版本号:1] [更新时间:2018-05-08]

简介

  该组件属于统计分析下的处理组件,在统计学与概率论中,协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差。方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。 期望值分别为E(X) = μ 与 E(Y) = ν 的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为: cov(X,Y)=E((xμ)(Yυ))cov(X,Y) = E((x-\mu )(Y-\upsilon )) 直观上来看,协方差表示的是两个变量总体的误差,这与只表示一个变量误差的方差不同。   如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是正值。   如果两个变量的变化趋势相反,即其中一个大于自身的期望值,另外一个却小于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是负值。   如果X与Y是统计独立的,那么二者之间的协方差就是0。这是因为 E(XY)=E(X)E(Y)=μυE(XY)=E(X)E(Y)=\mu \upsilon 但是,反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0,二者并不一定是统计独立的。   协方差cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性,是一个衡量线性独立的无量纲的数。

  协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。

输入和输出

  输入端口个数:1

  输出端口个数:1

参数配置

参数名称 参数说明 参数默认值 是否必填
协方差类型,population/sample sample -

字段配置

字段名称 字段说明 字段默认值 是否必配
选择需要进行协方差分析的字段 -

输出节点的字段配置说明

  运行后不生成新字段。后续节点可以直接选择字段。

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