R cov.wt 加权协方差矩阵

说明

返回一个列表，其中包含加权协方差矩阵和数据平均值的估计值，以及(可选)(加权)相关矩阵的估计值。

用法

cov.wt(x, wt = rep(1/nrow(x), nrow(x)), cor = FALSE, center = TRUE,
       method = c("unbiased", "ML"))

参数

x	矩阵或 DataFrame 。像往常一样，行是观察值，列是变量。
wt	每个观测值的非负且非零权重向量。它的长度必须等于 x 的行数。
cor	指示是否也返回估计的相关加权矩阵的逻辑。
center	逻辑向量或数值向量，指定计算协方差时要使用的中心。如果 TRUE ，则使用每个变量的(加权)平均值，如果 FALSE ，则使用零。如果 center 是数字，则其长度必须等于 x 的列数。
method	指定结果如何缩放的字符串，请参阅下面的“详细信息”。可以缩写。

细节

默认情况下， method = "unbiased" ，协方差矩阵除以一减去权重平方和，因此如果权重是默认值 ( 1/n )，则获得除数为 (n - 1) 的协方差矩阵的常规无偏估计。这与 S-PLUS 中的行为不同，S-PLUS 对应于 method = "ML" 并且不进行除法。

值

包含以下命名组件的列表：

cov	估计(加权)协方差矩阵
center	对数据中心(平均值)的估计。
n.obs	x 中的观察值(行)数。
wt	估计中使用的权重。仅当作为参数给出时才返回。
cor	估计的相关矩阵。仅当 cor 为 TRUE 时才返回。

例子

 (xy <- cbind(x = 1:10, y = c(1:3, 8:5, 8:10)))
 w1 <- c(0,0,0,1,1,1,1,1,0,0)
 cov.wt(xy, wt = w1) # i.e. method = "unbiased"
 cov.wt(xy, wt = w1, method = "ML", cor = TRUE)

也可以看看

cov 和 var 。