1. excel怎么求协方差矩阵
工具栏analysis----scale----reliability analysis（不同spss版本略不同，我使用的是15.0），点选变量，点击设置statistics，选择inter-item的选项，包含输出相关矩阵和协方差矩阵。
运行后，在output文件中可以看到结果。
2. excel协方差矩阵的计算公式
降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。降维是将高纬度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以节省大量的时间和成本。
PCA（principal compount analysis），即主成分分析法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，由数据本身决定。转换坐标系时，以方差最大的方向作为坐标轴方向，因为数据的最大方差给出了数据的最重要的信息。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方法，第二个新坐标轴选择的是与第一个新坐标轴正交且方差次大的方向。重复该过程，重复次数为原始数据的特征维数。
通过这种方式获得的新的坐标系，我们发现，大部分方差都包含在前面几个坐标轴中，后面的坐标轴所含的方差几乎为0,。于是，我们可以忽略余下的坐标轴，只保留前面的几个含有绝不部分方差的坐标轴。事实上，这样也就相当于只保留包含绝大部分方差的维度特征，而忽略包含方差几乎为0的特征维度，也就实现了对数据特征的降维处理。
那么，我们如何得到这些包含最大差异性的主成分方向呢？事实上，通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值及特征向量，选择特征值最大（也即包含方差最大）的N个特征所对应的特征向量组成的矩阵，我们就可以将数据矩阵转换到新的空间当中，实现数据特征的降维（N维）。
既然，说到了协方差矩阵，那么这里就简单说一下方差和协方差之间的关系，首先看一下均值，方差和协方差的计算公式：
方差的计算公式，我们知道方差的计算是针对一维特征，即针对同一特征不同样本的取值来进行计算得到；而协方差则必须要求至少满足二维特征。可以说方差就是协方差的特殊情况。
3. excel方差协方差矩阵
打开Excel，点击标准差相邻的一格，打开函数（fx），选择【STDVE.S】-【确定】，在【函数输入】对话框的【Number1】位置，输入数据的单元格后点击【确定】；
在方差相邻的一格进行同样操作，最后函数后面加上^2，按回车确认即可。
4. Excel如何求协方差
语法：
COVAR(array1,array2)
Array1 第一个所含数据为整数的单元格区域。
Array2 第二个所含数据为整数的单元格区域。
说明：
参数必须是数字，或者是包含数字的名称、数组或引用。
如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。
如果 array1 和 array2 所含数据点的个数不等，则函数 COVAR 返回错误值 #N/A。
如果 array1 和 array2 当中有一个为空，则函数 COVAR 返回错误值#DIV/0!。
协方差计算公式为：其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(array1) 和 AVERAGE(array2)，且 n 是样本大小。
5. excel中协方差矩阵
svar结构向量自回归模型，它的特点是可以捕捉模型系统内各个变量之间的即时的(instantaneous)结构性关系。
而如果仅仅建立一个VAR 模型，这样的结构关联性却被转移或者说掩藏到了随机扰动向量的方差-协方差矩阵中了。SVAR 的建立一般都是基于一定的经济理论基础，将一定的基于经济、金融理论的变量之间的结构性关系引入VAR 模型。也正是基于这个原因，VAR 模型实质上是一个缩减形式，没有明确体现变量间的结构性关系。
6. Excel求协方差
方差、标准差、协方差区别如下：
1、概念不同
统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数；
标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根；
协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。
2、计算方法不同
方差的计算公式为：
式中的s²表示方差，x1、x2、x3、.......、xn表示样本中的各个数据，M表示样本平均数；
标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)；
协方差计算公式为：Cov(X,Y)=E[XY]-E[X]E[Y]，其中E[X]与E[Y]是两个实随机变量X与Y的期望值。
3、意义不同
方差和标准差都是对一组(一维)数据进行统计的，反映的是一维数组的离散程度；
而协方差是对2组数据进行统计的，反映的是2组数据之间的相关性。
扩展资料
由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是要说的标准差（SD）。
在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1)，它的意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是（n-1)。
7. excel求协方差逆矩阵
COVAR函数如何使用
首先打开表格，将光标放在D3处，点击插入函数-COVAR函数，此时弹出对话框。
第一组数值和第二组数值是需要计算协方差的数值，此处只能填整数。
分别输入B3至B7和C3至C7，点击确定，就能计算出这组变量的协方差了。000000
8. excel计算协方差矩阵
协方差
covar()
COVAR函数的作用:
返回协方差，即每对数据点的偏差乘积的平均数，利用协方差可以决定两个数据集之间的关系。例如，可利用它来检验教育程度与收入档次之间的关系。
语法:
COVAR(array1,array2)
Array1
第一个所含数据为整数的单元格区域。
Array2
第二个所含数据为整数的单元格区域。
说明:
参数必须是数字，或者是包含数字的名称、数组或引用。
如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略;但包含零值的单元格将计算在内。
如果
array1
和
array2
所含数据点的个数不等，则函数
COVAR
返回错误值
#N/A。
如果
array1
和
array2
当中有一个为空，则函数
COVAR
返回错误值#DIV/0!。
9. excel怎么做协方差矩阵
操作步骤
1. 打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数。
2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择: 输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。如果有数据标志，注意同时勾选下方“标志位于第一行”； 分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择； 输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿；
3.点击“确定”即可看到生成的报表。 可以看到，在相应区域生成了一个3×3的矩阵，数据项目的交叉处就是其相关系数。显然，数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上显示为1；两组数据间在矩阵上有两个位置，它们是相同的，故右上侧重复部分不显示数据。左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数。 从数据统计结论可以看出，温度与压力A、B的相关性分别达到了0.95和0.94，这说明它们呈现良好的正相关性，而两组压力数据间的相关性达到了0.998，这说明在不同反应器内的相同条件下反应一致性很好，可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。 协方差的统计与相关系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。
10. excel方差协方差矩阵的计算公式
其实问题可以等价成“单位球球面上的数据点离散程度应该如何刻画”离散程度小的时候直接用平面近似就行了。大的时候，其实“方差”的概念已经不合适了。“方差”概念的引入，其实基于对数据的两个假设：1.数据的偏差位置在概率上满足正态分布。2.每个数据点的偶然偏差正态分布的σ是相同的。虽然实际中往往人们强行用方差仍然能得到还不错的结果。但严格的来说，只有在以上两个条件满足的时候，方差才能表示离散程度。=============下面以一维为例做个解释：我们测了三次某物的长度，测量结果为x1、x2、x3，但是我们深知除了这个物体本身的固有原因，温度变化导致的热胀冷缩、测量误差等很多原因，均会对测量值造成影响。我们想知道如下两个数据：
1.下次测量时，得到哪个数的概率密度最大？2.那些造成测量值波动的因素，它们到底有多大？在通常情况下（满足前面说的两个条件），第一个问题的结果是“平均数”，第二个问题的结果是“方差”。推导如下：测量值是有固定值x0和变化值Δx相加得到的。Δx是有很多独立的微小的影响因素叠加而成的，可以用随机行走的概率分布模拟。易证在平直空间中这个分布为正态分布g(x)=exp-((x-x0)/σ)²，由问题本身的物理背景可以基本确定三次测量中这个σ相同。由于x0和σ的具体值是不可知的，我们试图得到一个x0'和σ'使得实际值等于它们的概率最大。那么，也就是说，我们要使得exp-((x1-x0')/σ)² × exp-((x2-x0')/σ)² × exp-((x3-x0')/σ)² 的值最大。由于σ相同，所以也就是说问题等价于选取x0'使得(x1-x0')²+(x2-x0')²+(x3-x0')²的值最小。故x0'=(x1+x2+x3)/3 。x0'为x0的概率分布极大值。也就是我们说的“平均数”。同时，我们也用(x1-x0')²+(x2-x0')²+(x3-x0')²来定义了残差(乘常数项不造成影响)s≡⅓[(x1-x0')²+(x2-x0')²+(x3-x0')²]易证s同样为σ²的概率极大值。===========我们也可以用同样的方法得到二维的线性拟合公式——恩就是教科书上教我们的那个。同样思想，就是找实际斜率和截距的概率最大值。===========但是球面上这就出问题了，因为球面上的随机行走结果分布它不！是！正！态！分！布！所以说“方差”的概念已经不存在了，我们需要根据球面随机行走的分布函数重新定义一个参数来作为离散度指标。============= 这也是同样此问题不能用协方差的原因，协方差计算方法是有适用范围的，空间不是平直的时候不能乱用。如果用协方差矩阵计算的话，计算两组数据A和B，A为一些离散程度小的点和一些离散程度很大的点，B所有的点都离散程度适中。在本模型中由于空间非平直，用协方差计算会低估A的离散程度，而高估B的离散程度。
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