kovarianciamátrix
A kovarianciamátrix egy p-s véletlen vektor kovarianciáját jellemzi. Ha X ∈ R^p egy véletlen vektor, μ = E[X] a várható értéke, akkor a kovarianciamátrix Cov(X) = Σ = E[(X − μ)(X − μ)^T].
Σ szimmetrikus és pozitív féldefinit; minden x ∈ R^p esetén x^T Σ x ≥ 0. Az elemei Σ_ij a X_i
Mintavételi becslésként a minta kovariancia mátrix használható. Ha n megfigyelés x_1, ..., x_n ∈ R^p van, a mintakovariancia
Spektrális felbontás: Σ = Q Λ Q^T, ahol Q ortogonális, Λ = diag(λ_1, ..., λ_p) a nemnegatív sajátértékekkel. Ebből származik a PCA,
Kapcsolatok és alkalmazások: X ~ N_p(μ, Σ) esetén Σ a Wishart eloszlás szereplője a minta alapján. Például két változó