So erstellen Sie einfache Kovarianz in Julia auf einer Matrix

Question

Verwenden von Julia 0.5. Gegeben:

Supertech = [-.2 .1 .3 .5]; 
Slowpoke = [.05 .2 -.12 .09]; 

Wie in der Welt kann ich eine Kovarianz bekommen. In Excel, ich sage nur

=covariance.p(Supertech,Slowpoke) 

und es gibt mir die richtige Antwort von -0.004875

Für das Leben von mir, dass ich nicht herausfinden kann, wie dies mit zur Arbeit kommen StatsBase.cov()

I‘ habe versucht, diese in eine Matrix, wie wenn man:

X = [Supertech; Slowpoke]' 

, die mir ein schönes gibt:

4×2 Array{Float64,2}: 
-0.2 0.05 
    0.1 0.2 
    0.3 -0.12 
    0.5 0.09 

aber ich kann nicht diese einfache Sache zu arbeiten. Wenn ich versuche, den WeightedVector-Typ zu verwenden, kommt es immer wieder zu Dimensionsabweichungen.

Answer 1

Die Syntax [-.2 .1 .3 .5] erstellt keinen Vektor, sondern erstellt eine einreihige Matrix. Die cov function ist eigentlich in der Basis Julia definiert, benötigt aber Vektoren. Sie müssen also einfach die Syntax mit Kommas verwenden, um Vektoren an erster Stelle zu erstellen ([-.2, .1, .3, .5]), oder Sie können die vec-Funktion verwenden, um die Matrix zu einem eindimensionalen Vektor umzuformen. Es verwendet standardmäßig auch die "corrected" covariance, während Excel die "unkorrigierte" Kovarianz verwendet. Sie können das dritte Argument verwenden, um anzugeben, dass Sie diese Korrektur nicht möchten.

julia> cov(vec(Supertech), vec(Slowpoke)) 
-0.0065 

julia> cov(vec(Supertech), vec(Slowpoke), false) 
-0.004875