Kovaryans matrisi

İstatistikte, kovaryans matrisi (veya varyans-kovaryans matrisi veya varyans matrisi), rassal vektörlerin elemanları arasındaki kovaryansları içeren matristir. Kovaryans matrisi, skaler-değerli rassal değişkenler için var olan varyans kavramının çok boyutlu durumlara genelleştirilmesidir.

 Tanımlama 

Eğer şu sütun vektörü içine

giren değişkenlerin her biri sonlu varyansı olan rassal değişken iseler, o halde (i, j) elemanı bir kovaryans olan matris Σ kovaryans matrisi olur:

burada



X vektöründeki iinci değişkenin beklenen değeri olur. Diğer bir deyişle, elimizde şu vardır:



Bu matrisin tersi olan matris, yani , ters kovaryans matrisi ya da konsantrasyon matrisi veya kesinlik matrisi olarak anılır.Wasserman, Larry (2004), All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference  Bu "ters kovaryans matrisi"nın elemanları kısmî korelasyonlar veya kısmî varyanslara yapılan atıflarla açıklanabilirler.

 Kullanılan notasyonlarda ve isimlendirmede çatışmalar 

İstatistik literatüründe bu kavram için isimlendirme tek-örnek olarak değil, değişik şekillerde yapılmaktadır: 
 Amerikan olasılık teoricisi William Feller'in takipçileri bu matrise X rassal vektörünün Varyans matrisi''' adını verirler; çünkü bu tek-boyutlu varyans kavramının doğal olarak daha yüksek boyutlarda genelleştirilmesidir.
 Diğerleri bu matris covaryans matris olarak isimlendirirler, çünkü bu  matrisinin skaler parçalarının arasında olan kovaryansların matrisidir.
Böylece

Ama iki vektör arasındaki karşılıklı-kovaryans için notasyon sadece tek bir standarta uyar:

Özel var notasyonu William Feller'in An Introduction to Probability Theory and Its Applications, adlı eserinde kullanılır; ama her iki alternatif notasyon da standart olarak kullanılmaktadır; bu iki değişik başta açılanıp öğrenilmekte ve anlayıp kullananlar için bir anlam karışıklığına neden olmamaktadır.

 matrisi ise çok zaman varyans-kovaryans matris olarak anılır; çünkü bu matrisin diagonal elemanları varyanslardır.

 Özellikleri 

X p-boyutlu bir rassal değişken ve Y q-boyutlu bir rassal değişken için

ve 
,
olarak verilmişse, su temel ozellikler bulunmaktadır:

  bir positif semi-definit matrisdir.



 Eğer p = q ise o zaman 

 Eğer  ve  birbirlerinden bağımsız iseler, o halde


burada  ve  rassal p×1 derecede vektör,  rassal q×1 derecede vektör,  ise q×1 derecede vektör,  ve   (q×p) dereceli matrislerdir.

Bu kovaryans matrisi değişik alanlarda uygulamaları bulunan bir matematik araçtır. Bu matrisden bir transformayon matrisi çıkartılabilir ve bu veride bulunan bütün korelasyonların elimine edilebilmesini mümkün kılar. Bu transformasyon matrisi bularak tüm korelasyonları elimine etme analizine  temel bileşenler ("principal components) analizi adı verilir.

 Bir doğrusal operatör olarak 

 Hangi matrisler kovaryans matrisleridir? 

 Uygun bir kovaryans matrisi nasıl bulunur 

Bazı uygulamalarda (örneğin sadece kısmen gözümlenen verilerden veri modeli kurmada) bir verilmiş belirli (gözümlenen kovaryanslardan oluşmuş) bir simetrik matrise "en yakın" kovaryans matrisi bulmak istenebilir. 2002 yılında, Higham Higham, Nicholas J. ""Computing the nearest correlation matrix—a problem from finance" IMA Journal of Numerical Analysis, Cilt 22 No.3 say.329 "ağırlıklı Frobenius normu" kullanarak en yakınlılık kavramını formalize etmiştir ve böylece en yakın kovaryans matrisi bulmak için gereken yöntemi vermiştir.

 Kompleks rassal vektorler 

 Kestirim 

Bir çoklu değişirli normal dağılım için kovaryans matrisinin maksimum-olabilirlilik  kestrimcisininin elde edilmesi, belki çok zeki bir ince tranformasyon ile kolayca yapılabilir. Bakın kovaryans matrisleri kestimi

 Olasılık yoğunluk fonksiyonu 

Bir  tane korelasyonlu rassal değişken dizisi için olasılık yoğunluk fonksiyonu, n dereceli bir Gauss-tipi vektor olan birlesik olasılık fonksiyonu olup Maksimum olabilirlik maddesinde açıklanmaktadır.

 Dipnotlar 

 Ayrıca bakınız 
 Kovaryans matrisleri kestrimi
 Çok değişirli istatistik
 Örneklem kovaryans matrisi
 Gramian matrisi
 eigendeğer dekompozisyon

 Dış bağlantılar 
 Weisstein, Eric W., "Covariance Matrix", MathWorld--A Wolfram Web Resource  (Erişme:17.12.2009)
 N.G. van Kampen, (1981) Stochastic processes in physics and chemistry. New York: North-Holland, 

Kategori:Kovaryans ve korelasyon
Kategori:Matrisler
Kategori:Veri analizi