Covariance (FPScript)
Détermine la matrice de covariance d'une matrice de données ou la covariance entre deux ensembles de données.
Syntaxe
Covariance(DataSet)
ou
Covariance(DataSet1, DataSet2 [ , Mode = PROCESS_COLUMNS ])
La syntaxe de la fonction Covariance se compose des éléments suivants :
Section |
Description |
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
DataSet |
Ensemble de données bidimensionnelles dont la matrice de covariance doit être calculée. Les structures de données autorisées sont Matrice de données, Série de signaux et Série de signaux avec composante X bidimensionnelle. Tous les types de données numériques sont autorisés. Pour les types de données complexes, un nombre est formé. Si l'argument est une liste, alors la fonction est exécutée pour chaque élément de la liste et le résultat est également une liste. |
||||||
DataSet1 |
Le premier ensemble de données à évaluer. Les structures de données autorisées sont Séries de données, Matrice de données, Signal, Série de signaux et Série de signaux avec composante X bidimensionnelle. Tous les types de données numériques sont autorisés. Pour les types de données complexes, un nombre est formé. Si l'argument est une liste, alors la fonction est exécutée pour chaque élément de la liste et le résultat est également une liste. |
||||||
DataSet2 |
Le deuxième ensemble de données à évaluer. Les structures de données autorisées sont Séries de données, Matrice de données, Signal, Série de signaux et Série de signaux avec composante X bidimensionnelle. Tous les types de données numériques sont autorisés. Pour les types de données complexes, un nombre est formé. Si l'argument est une liste, alors la fonction est exécutée pour chaque élément de la liste et le résultat est également une liste. |
||||||
Mode |
Précise comment deux matrices de données ou séries de signaux doivent être traitées. L'argument Mode peut avoir les valeurs suivantes :
Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. Si l'argument n'est pas spécifié, il est défini à la valeur par défaut PROCESS_COLUMNS . |
Remarques
Le résultat est toujours du type de données Virgule flottante de 64 bits.
La covariance de deux échantillons est définie comme suit :
avec
et
La plage de valeurs de la fonction est l'intervalle [-1, 1].
Si la fonction est utilisée avec un argument, alors l'argument doit être une matrice de données ou une série de signaux. La fonction calcule ensuite la matrice de covariance pour les colonnes de DataSet.
Si vous spécifiez DataSet1 et DataSet2, alors toutes les combinaisons des structures de données suivantes sont autorisées : série de données, matrice de données, signal et/ou série de signaux. Pour les structures de données composées, seule la composante Y est prise en compte et la composante X ou Z est adoptée dans le résultat lorsque cela est possible. Elle est de préférence issue de DataSet1.
Si la composante Y des deux ensembles de données est unidimensionnelle, alors le résultat est une valeur scalaire avec la covariance des deux ensembles de données. Si la composante Y d'un ensemble de données est unidimensionnelle et la composante Y de l'autre ensemble de données est bidimensionnelle, alors pour chaque colonne de l'ensemble de données bidimensionnel, la covariance est calculée avec l'autre ensemble de données. Le résultat est une série de données ou un signal avec une corrélation par colonne.
Si les composantes Y des deux ensembles de données sont bidimensionnelles, alors, selon le paramètre Mode la covariance avec la colonne ou la rangée respective dans DataSet1 est calculée pour chaque colonne ou ligne de DataSet2. Le résultat est une série de données ou un signal avec une corrélation par colonne ou ligne.
Si les ensembles de données présentent un nombre différent de lignes ou de colonnes, les lignes ou colonnes en excès sont ignorées.
Disponible dans
Option Statistiques avancées
Exemples
Covariance({5, 2, 4}, {3, 2, 1}) |
Renvoie 0.5. |
Covariance({{1, 3, 5, 2, 4}, {2, 6, 10, 4, 8}}) |
Renvoie {{2.5, 5}, {5, 10}}. |
Covariance({{1, 3, 5}, {3, 2, 4}}, {{2, 3, 7}, {3, 4, 6}}, PROCESS_ROWS) |
Renvoie {1, -0.5, 0.5}. |
Voir aussi
Littérature
[1] "Hartung, Joachim": "Statistik (Statistics), 9th Edition", page 119 - 20. "Oldenbourg Verlag GmbH, Munich",1993.ISBN 3-486-22055-1.