为什么MATLAB原生函数cov（协方差矩阵计算）使用的除数与我预期的不同？

给定M维数据矩阵和N个样本

data = randn(N, M);

我可以用它来计算协方差矩阵

data_mu = data - ones(N, 1)*mean(data);
cov_matrix = (data_mu'*data_mu)./N

如果我使用本机的MATLAB函数

cov_matrix2 = cov(data)

这将永远等于

cov_matrix = (data_mu'*data_mu)./(N-1)

也就是说，分母是（N-1）少一个

为什么？？你能复制它吗？这是一只虫子吗

我使用MATLAB版本7.6.0.324（2008）

也就是说，分母是（N-1）少一个。 为什么？你能复制它吗？这是一只虫子吗

看。这和我的工作有关

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另外请注意，如果您希望使用分母N而不是N-1，则可以向调用中添加一个尾随的

1

参数，即

cov（x，y，1）

或

cov（x，1）

，如文档所示。

N-1是计算方差时使用的正确分母。 这就是所谓的贝塞尔校正(http://en.wikipedia.org/wiki/Bessel%27s_correction)

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简单地说，1/（n-1）比1/n产生更准确的预期方差估计。

Matlab绝不会让这样的“错误”从他们身边溜走。

N-1

是有原因的，让我找到它。”或者“n-1”，这可能取决于您是查看

样本（co）方差

还是

总体（co）方差

。对于大N，它们非常接近，但你必须小心小N。哈，我显然看不懂。在发布这篇文章之前，我确实“帮助了cov”。谢谢