怎样得到样本的离差矩阵？

Question

比如说，第一组数据如下：
X1 X2
1.24 1.72
1.36 1.74
1.38 1.64
1.38 1.82
1.38 1.90
1.40 1.70
1.48 1.82
1.54 1.82
1.56 2.08
共9个
第二组数据如下：
X1 X2
1.14 1.78
1.18 1.96
1.20 1.86
1.26 2.00
1.28 2.00
1.30 1.96
共6个
则均值的无偏估计向量＝（1.3200，1.8655）
请问总体样本的离差矩阵怎样求？

还想请教一下：怎样求解矩阵特征根及最大特征根对应的特征向量
比如：已知A＝[5.3927,-3.5;-3.5,2.305],求解矩阵特征根及最大特征根对应的特征向量。

Answer 1

我可以给你样本离差矩阵A的定义：
A=SUM[ (X(i)-x1) * (x(i)-x1)' ] i=1-n
n为样本的维数 x1为样本的均值向量本回答被网友采纳