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## org.mklab.tool.matrix
クラス Cov

    java.lang.Object
      org.mklab.tool.matrix.Cov

    public class Cov

extends Object

分散を求めるクラスです。

Covariance

バージョン:
  $Revision: 1.18 $
作成者:
  koga
関連項目:
  `Corrcoef`

コンストラクタの概要
`Cov()`

メソッドの概要
`static NumericalScalar<?>` | `cov(Matrix x)` ベクトル `x` の成分の分散を求めます。
`static NumericalScalar<?>` | `cov(Matrix x, Matrix y)` cov([x y])を返します。
`static Matrix` | `covColumnWise(Matrix x)` もし`x` が行毎データが並ぶ行列なら、分散行列を返します。
`static Matrix` | `covColumnWise(Matrix x, Matrix y)`
`static Matrix` | `covRowWise(Matrix x)` もし `x` が、列毎にデータ並ぶ行列なら、分散行列を返します。
`static Matrix` | `covRowWise(Matrix x, Matrix y)`

クラス java.lang.Object から継承されたメソッド
`clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait`

コンストラクタの詳細

### Cov

    public Cov()

メソッドの詳細

### cov

    public static NumericalScalar<?> cov(Matrix x)

  ベクトル `x` の成分の分散を求めます。

  パラメータ:
    `x` - データ
  戻り値:
    自己分散 (Covariance)

### cov

    public static NumericalScalar<?> cov(Matrix x,
                                         Matrix y)

  cov([x y])を返します。

  パラメータ:
    `x` - データ1
    `y` - データ2
  戻り値:
    共分散 (Covariance)

### covColumnWise

    public static Matrix covColumnWise(Matrix x)

  もし`x` が行毎データが並ぶ行列なら、分散行列を返します。

  `diag_vec(cov_col(x))` は、各列の分散が並ぶベクトルであり、 `sqrt(diag_vec(cov_col(x)))` は、標準偏差です。

  パラメータ:
    `x` - データ
  戻り値:
    自己分散 (Covariance)

### covColumnWise

    public static Matrix covColumnWise(Matrix x,
                                       Matrix y)

  パラメータ:
    `x` - データ1
    `y` - データ2
  戻り値:
    共分散 (Covariance)

### covRowWise

    public static Matrix covRowWise(Matrix x)

  もし `x` が、列毎にデータ並ぶ行列なら、分散行列を返します。

  `diag_vec(cov_row(x))` は、各行の分散が並ぶベクトルであり、 `sqrt(diag_vec(cov_row(x)))` は、標準偏差です。

  パラメータ:
    `x` - データ
  戻り値:
    自己分散 (Covariance)

### covRowWise

    public static Matrix covRowWise(Matrix x,
                                    Matrix y)

  パラメータ:
    `x` - データ1
    `y` - データ2
  戻り値:
    共分散 (Covariance)

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