协方差公式:只乘以 R 中的权重 "in couple"
covariance formula: multiplying just the weights "in couple" in R
基本上如果你看一下涉及权重的协方差公式(看这张图所以一切都清楚http://postimg.org/image/sjr2tnk85/),我只想计算突出显示的所有不同权重对的总和在我上传的图片link中。
我绝对需要图片中突出显示的具体数量。我没有使用公式 cor() [我试过了,但没用]
我尝试使用 "for" 循环来尝试遵循数学公式,但结果空手而归。
如果此 post 缺乏本论坛所需的特异性,我很抱歉,但这是我能想到的解释我的问题的最佳方式。
sum(outer(w,w), -crossprod(w)) / 2
Z <- outer(a,b)
创建一个矩阵,其中 Z[i,j] = a[i]*b[j]
。对a和b都代入w,这是一个对称矩阵。
crossprod(x)
计算 x 的平方和。这是上述矩阵的对角线之和。
求差,然后除以二,因为您只需要矩阵的上半部分。
或者,您可以尝试 sum( apply(combn(w,2), 2, prod) )
显式地形成每一对,将它们相乘,然后求和。
基本上如果你看一下涉及权重的协方差公式(看这张图所以一切都清楚http://postimg.org/image/sjr2tnk85/),我只想计算突出显示的所有不同权重对的总和在我上传的图片link中。
我绝对需要图片中突出显示的具体数量。我没有使用公式 cor() [我试过了,但没用]
我尝试使用 "for" 循环来尝试遵循数学公式,但结果空手而归。
如果此 post 缺乏本论坛所需的特异性,我很抱歉,但这是我能想到的解释我的问题的最佳方式。
sum(outer(w,w), -crossprod(w)) / 2
Z <- outer(a,b)
创建一个矩阵,其中 Z[i,j] = a[i]*b[j]
。对a和b都代入w,这是一个对称矩阵。
crossprod(x)
计算 x 的平方和。这是上述矩阵的对角线之和。
求差,然后除以二,因为您只需要矩阵的上半部分。
或者,您可以尝试 sum( apply(combn(w,2), 2, prod) )
显式地形成每一对,将它们相乘,然后求和。