%%二类协方差相等%

贝叶斯分类 二类协方差不相等 %%二类协方差不相等 %%二类协方差不相等

投资组合是由一个人或一群人持有的，由股票，债券和银行存款等投资工具组成的金融资产的集合。 在加纳，建立具有标准化优化的投资组合仍然是一个神话，因此，本研究显示了Markowitz模型如何在加纳证券交易所应用，并揭示了精选股票中最有效的投资组合，以减轻投资者的负担。 该研究使用了2011年至2016年股票收益的历史月度数据。 研究显示，GCB Bank limited的平均回报率最高（回报率为4.2％），风险为13.1％，其次是CAL（回报率为3.5％）和11.7％。 UGL的风险最低（风险为6.8％），平均回报最低，为2.1％。 风险爱好者可能会选择GCB和CAL，而完全不愿承担风险的投资者可以选择UGL，因为它具有最低的风险。 两种投资组合的组合还得出结论，最有效的投资组合是GCB和CAL的组合，因此建议风险承受能力的投资者可以将其所有资产投资于GCB，而风险规避投资者可以将其39.21％的资产投资于GCB。 GCB和CAL中的60.79％。 就预期收益而言，CAL和GCB银行有限组合的最高收益约为3.9％，风险为10.6％，其次是TOTAL和GCB组合的预期收益约为3.40％，高风

机载非正侧视阵的近程杂波具有严重的距离依赖性,在距离模糊条件下,现有的空时自适应处理(Space-Time Adap-tive Processing,STAP)算法难以对其进行有效抑制,为此提出了知识辅助的STAP处理方法。通过使用新的样本选择策略,以及改进的针对近程杂波的知识辅助协方差矩阵模型,该方法在处理非正侧视阵近程杂波时的性能接近最优,远高于一般的基于样本估计协方差矩阵的方法,并克服了缺少训练样本的问题。仿真结果证明了该方法的有效性。

前言：R语言是实践统计学和机器学习的良好工具，个人觉得相比Python比较容易学习。协方差，皮尔逊系数以及斯皮尔曼系数的具体统计学或数学意义就不在此过多描述，主要是解释其R语言代码实现，将分别使用公式的方式计算以及直接调用现有function的方式，以下是具体操作。 （一）首先导入数据并绘制图像，数据是介个样子： A B C D E Y 234 0.04 48 0.1 0.45 16 225 0.12 42 6 0.85 17 216 0.12 10 10 0.9 19 204 0.31 28 13 1.28 25 189 0.37 55 13.6 1.32 32 183 0.

基于协方差矩阵对角加载技术的信源个数研究~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

WEIGHTEDCOV 返回加权协方差的对称矩阵 C，该矩阵根据输入 T×N 矩阵 Y 计算，该矩阵 Y 的行是观察值，列是变量，以及输入 T×1 的观察值权重向量 w。 如果观察结果并非完全相同并且需要根据某些理论假设或知识进行加权，则此函数可能是 COV 的有效替代方案。 C = WEIGHTEDCOV(Y, w) 返回一个半正定矩阵 C，即它的所有特征值都是非负的。 如果 w =ones(size(Y, 1), 1)，WEIGHTEDCOV(Y, w) 和 COV(Y, 1) 之间没有区别。 参考：矩阵表示法中的数学公式可在 F. Pozzi、T. Di Matteo、T. Aste 的“指数平滑加权相关”中找到，欧洲物理杂志 B，第 85 卷，第 6 期，2012 年。DOI:10.1140/epjb/ e2012-20697-x。 例子： % 生成相关的随机过程T = 1

行业分类-设备装置-一种基于协方差矩阵特征分解的抗干扰算法的FPGA实现方法及实现装置.zip

本文档中，从实用的角度详细讲解了协方差的概念、用法及代码实现。是我经过查阅资料，实践验证后的详细资料，希望对初接触协方差的同学有帮助。有详细的例子，第一次上次文档，希望大家支持下 O(∩_∩)O~

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——cov和corrcoef计算协方差和相关系数，简单明了，易于理解