在概率论和统计学中, 协方差 是一种两个变量如何相关变化的度量，而协方差函数（英語：Covariance function）, 或稱核函数, 描述一个随机过程或随机场中的空间上的协方差。 对于一个随机场或 随机过程 Z(x) 在定义域 D， 一个协方差函数C(x, y) 给出在两个点x 和 y 的值的协方差： C...

马特恩协方差函数（英語：Matérn covariance function）是统计学中的一个协方差函数，其名称源于瑞典林业统计学家马特恩（Bertil Matérn）。该函数在空间统计学、地质统计学、机器学习、图像分析以及其他度量空间上的多变量统计分析中都有着广泛的应用。它常被用于定义两点测量值...

{\displaystyle Y} 两随机变量之间没有线性相关性，并非表示它们之间一定没有任何内在的（非线性）函数关系，和前面所说的“ X {\displaystyle X} 、 Y {\displaystyle Y} 二者并不一定是统计独立的”说法一致。 變異數 自协方差 协方差矩阵 协方差函数 误差传播...

在统计学中，互协方差（英語：Cross-covariance）表示两个随机向量 X 与 Y 之间的协方差 cov(X, Y)，以区别于随机向量 X 的“协方差”即 X 的各个标量元素之间的协方差矩阵。 在信号处理领域，互协方差是两个信号 (信息论)之间相似性的度量，它也称为“互相关”。互协方差...

括描述统计学、推論統計學、假說檢定、度量拟合优度，以及蒙特卡洛采样。由于科学分析经常涉及统计，方差也是重要的科研工具。方差是標準差的平方、分布的二阶矩，以及随机变量与其自身的协方差，其常用的符号表示有 σ 2 {\displaystyle \sigma ^{2}} 、 s 2 {\displaystyle...

差的函数。它是找出重复模式（如被噪声掩盖的周期信号），或识别隐含在信号谐波频率中消失的基頻的数学工具。它常用于信号处理中，用来分析函数或一系列值，如時域信号。 自相关函数在不同的领域的定义不完全等价。在某些领域，自相关函数等同于自协方差。 将一个有序的随机变量序列与其自身相比较，这就是自相关函数...

方屬性可完全由協方差函數K得出。 高斯過程的關鍵事實是它們可以完全由它們的二階統計量來定義.因此，如果高斯過程被假定為具有平均值零, defining 協方差函數完全定義了過程的行為。重要的是，這個函數的非負定性使得它的譜分解使用了 K-L轉換. 可以通過協方差函數定義的基本方面是過程的平穩過程...

在统计学与概率论中，协方差矩阵（covariance matrix）是一个方阵，代表著任兩列随机变量（英语：Multivariate random variable）间的协方差，是协方差的直接推广。 定義 —  設 ( Ω , Σ , P ) {\displaystyle (\Omega ,\,\Sigma...

函数模型中未知量（参数）的数目 u {\displaystyle u} 与必要观测量的数目 t {\displaystyle t} 之间的数量关系与函数模型的类型一一对应： 当 u = 0 {\displaystyle u=0} 时，函数模型中只存在表达观测量间约束关系的条件方程，此时的平差方法为条件平差；...

在统计学中，互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差cov（X, Y），以与矢量 X 的“协方差”概念相区分，矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵。 在信号处理领域中，互相关（有时也称为“互协方差”）是用来表示两个信号之间相似性的一个度量，通常通过与已知信号比较...

相关向量机（Relevance vector machine，RVM）是使用贝叶斯推理得到回归和分类的简约解的机器学习技术。RVM的函数形式与支持向量机相同，但是可以提供概率分类。 其与带协方差函数的高斯过程等效。： k ( x , x ′ ) = ∑ j = 1 N 1 α j ϕ ( x , x j ) ϕ (...