Idioma r, VAR Matrix da valores negativos -- r campo con matrix campo con var campo con negative-number camp Relacionados El problema

R language, var matrix gives negative values


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Español

Entonces, cuando se usa el idioma de programación R, (que soy muy nuevo en) Tengo una matriz de 4x2 "GG" y cuando hago var (GG) devuelve una matriz de 2x2 de la siguiente manera.

  > gg <- matrix(c(4,2,4,5, 9, 14, 2, 32), nrow = 4, ncol = 2, byrow = TRUE) > gg      [,1] [,2] [1,]    4    2 [2,]    4    5 [3,]    9   14 [4,]    2   32  > var(gg)            [,1]   [,2] [1,]   8.916667 -11.25 [2,] -11.250000 182.25   

Ahora entiendo que el 8.916 y las 182.25 son las variaciones de la primera y la segunda columna.

¿Pero cuál es el -11.5?

¡He leído que podría ser una covarianza o correlación computarizada? Pero una covarianza no puede ser negativa y una correlación debe ser entre -1 y 1, así que -11.5 satisface ninguna de esas dos condiciones. Entonces, ¿realmente no entiendo lo que está representando este -11.5?

Original en ingles

So when using the R programming language, (which I'm very new to) I have a 4x2 matrix "gg" and when I do var(gg) it returns a 2x2 matrix as follows.

> gg <- matrix(c(4,2,4,5, 9, 14, 2, 32), nrow = 4, ncol = 2, byrow = TRUE) > gg      [,1] [,2] [1,]    4    2 [2,]    4    5 [3,]    9   14 [4,]    2   32  > var(gg)            [,1]   [,2] [1,]   8.916667 -11.25 [2,] -11.250000 182.25 

now I understand that the 8.916 and the 182.25 are the variances of the first and second columns.

But what is the -11.5 ?

I have read that it could be a computed covariance or correlation? But a covariance cant be negative and a correlation must be between -1 and 1 so -11.5 satisfies neither of those two conditions. So I really don't understand what this -11.5 is representing?

           
     
     

Lista de respuestas

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WallpaperManager.getDrawable(); 6 DONDE WallpaperManager.getDrawable(); 7 es una matriz de columnas WallpaperManager.getDrawable(); 8 y WallpaperManager.getDrawable(); 9 Devoluciones:

  $skip0  
 

var(gg) where gg is a matrix of columns x and y returns:

cov(xx), cov(xy) cov(yx), cov(yy)  cov(xy) = cov(yx) because cov is defined as E((x - xbar)(y - ybar)) = E((y - ybar)(x - xbar)) 
 
 

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