nancov
协方差忽略南值
语法
Y = nancov(X)
Y = nancov(X1,X2)
Y = nancov(…，1)
Y = nancov(…，'成对的')
描述
Y = nancov(X)是协方差浸的X，在去除观测值后计算南值。
为向量x，nancov (x)剩余元素的样本方差是一次吗南值被删除。对矩阵X，nancov (X)是否样本协方差的其余观测，一旦观测(行)包含任何南值被删除。
Y = nancov(X1,X2),在那里X1而且X2矩阵是否具有相同数量的元素，是否等价nancov (X),在那里X = [x1 (:) x2 (:)]．
nancov从每个变量(矩阵列)中移除平均值X)，然后计算Y．如果n移除观测值后剩余观测值的数量是多少南值,nancov规范化Y通过n- 1或n，取决于是否n> 1或n= 1。通过n,使用Y = nancov(…，1)．
Y = nancov(…，'成对的')计算Y (i, j)使用带no的行南列中的值我或j．结果Y可能不是正定矩阵。
例子
为两个变量(列)生成随机数据，随机缺失值:
X = rand(10,2);p = randperm(数字(X));X(p(1:5)) = NaN X = 0.8147 0.1576 NaN NaN 0.1270 0.9572 0.9134 NaN 0.6324 NaN 0.0975 0.1419 0.2785 0.4218 0.5469 0.9157 0.9575 0.7922 0.9649 NaN
建立第三个变量和其他两个变量之间的相关性:
X(:，3) = sum(X,2) X = 0.8147 0.1576 0.9723 NaN NaN NaN 0.1270 0.9572 1.0842 0.9134 NaN NaN 0.6324 NaN NaN 0.0975 0.1419 0.2394 0.2785 0.4218 0.7003 0.5469 0.9157 1.4626 0.9575 0.7922 1.7497 0.9649 NaN NaN
计算三个变量的协方差矩阵后，删除观察(行)南价值观:
Y = nancov(X) Y = 0.1311 0.0096 0.1407 0.0096 0.1388 0.1483 0.1407 0.1483 0.2890
选择功能
而不是使用nancov，可以使用MATLAB®函数浸输入参数nanflag．例如，而不是nancov (X),使用X (X, omitrows)，而不是nancov (X,“成对”),使用X (X, partialrows)．
扩展功能
R2006a之前介绍
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