Cov-1D.

Covariância 1-dimensional de computação em Matlab
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Cov-1D. Classificação e resumo

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  • Luigi Rosa
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Cov-1D. Descrição

Um acessório de Matlab Handy que permite calcular uma covariância 1-dimanesional. Copiar Cov_1d.c no diretório de corrente de Matlab MEX compilar este arquivo: mex cov_1d.c. Para chamar essa função: Cov_1d (a) retorna a variância dos elementos do vetor normaliza por (N-1) onde n é o número de observações Cov_1D (A, 0) retorna a variância dos elementos do vetor normaliza por (n-1) onde n é o número de observações Cov_1D (A, 1) retorna a variância dos elementos do vetor normaliza por (n) onde n é o número de observações Cov_1d (A, B) A e B são vetores monodimensionais com o mesmo tamanho N. Retorna e onde AA = E e BA = E é o A expectativa matemática normaliza por (N-1) onde n é o número de observações Cov_1D (A, B, 0) A e B são vetores monodimensionais com o mesmo tamanho N. Retorna e onde AA = E e BA = E e é a expectativa matemática normaliza por (n-1) onde n é o número de observações Cov_1d (A, B, 1) A e B são vetores monodimensionais com o mesmo tamanho N. Retorna e onde AA = E e BA = E E é a expectativa matemáticaNormaliza por (n) onde n é o número de observações Nota: A e B devem ser vetores reais (isto é, monodimensional) A partir dessas relações, segue-se que: Cov_1d (A, A) = Cov_1D (A) = Cov_1D (A, A, 0) Cov_1d (A, A, 1) = Cov_1D (A, 1) SQRT (STD (A)) é o desvio padrão do vetor A (normalizado para N-1) SQRT (STD (A, 1)) é o desvio padrão do vetor A (normaliza para n) Cov_1D é mais rápido que a função Matlab Cov e também pode ser usada para calcular a DST de vetor 1-dimensional.


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