So definieren Sie cov neu, um die Populationskovarianzmatrix zu berechnen

Question

Die Standardfunktion cov berechnet die Stichprobenkovarianzmatrix, ich möchte die Populationskovarianzmatrix haben.

versuchte ich folgende:

cov.pop <- function(x,y=NULL) { 
    cov(x,y)*(length(x)-1)/length(x) 
} 

> sapply(list(Apple,HP,Microsoft),cov.pop,y=Apple) #correct 
[1] 0.7861672 0.1363396 0.2223303 
> sapply(list(Apple,HP,Microsoft),cov.pop,y=HP) #correct 
[1] 0.13633964 0.09560376 0.05226032 
> sapply(list(Apple,HP,Microsoft),cov.pop,y=Microsoft) #correct 
[1] 0.22233028 0.05226032 0.13519964 
> cov.pop(cbind(Apple,HP,Microsoft)) #not correct 
       Apple   HP Microsoft 
Apple  0.8444018 0.14643887 0.23879919 
HP  0.1464389 0.10268552 0.05613145 
Microsoft 0.2387992 0.05613145 0.14521443 

Meine Frage
Gibt es eine einfache Möglichkeit, die cov.pop Funktion erhält die korrekte Bevölkerung Kovarianzmatrix zu ändern?

Answer 1

Ich denke, die Ergebnisse unterschiedlich sind, weil das in den lengthmatrix (dh cbind(Apple, HP, Microsoft) und die length in jedem list Elemente ist nicht die gleiche

cov.pop <- function(x,y=NULL) { 
    cov(x,y)*(NROW(x)-1)/NROW(x) 
    } 

ein Beispiel Datensatz mit

set.seed(24) 
Apple <- rnorm(140) 
HP <- rnorm(140) 
Microsoft <- rnorm(140) 

cov.pop(cbind(Apple,HP,Microsoft)) 
#    Apple   HP Microsoft 
#Apple  0.946489639 0.006511604 0.02518080 
#HP  0.006511604 1.015532869 0.04940075 
#Microsoft 0.025180805 0.049400745 1.08388185 

sapply(list(Apple,HP,Microsoft),cov.pop,y=Apple) 
#[1] 0.946489639 0.006511604 0.025180805 

sapply(list(Apple,HP,Microsoft),cov.pop,y=HP) 
#[1] 0.006511604 1.015532869 0.049400745 

sapply(list(Apple,HP,Microsoft),cov.pop,y=Microsoft) 
#[1] 0.02518080 0.04940075 1.08388185