[介词for和of的用法]介词for基本可以归纳为以下几点： 1. 表示“当作、作为”。如： I like some bread and milk for breakfast. 我喜欢把面包和牛奶作为早餐。 What will we have for supper？ 我们...+阅读
> a=[1 2 3;2 5 6]
a =
1 2 3
2 5 6
>> b=mean(a)%%mean是按列求平均值，从b中的值可以看出
b =
1.5000 3.5000 4.5000
>> c=mean(a')%%所以要按行求平均值，直接转置求取，最后对c再求转置即可得到p维列向量
c =
2.0000 4.3333
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
>> M=rand(4,3)
M =
0.9501 0.8913 0.8214
0.2311 0.7621 0.4447
0.6068 0.4565 0.6154
0.4860 0.0185 0.7919
>> m=cov(M)
m =
0.0892 0.0330 0.0405
0.0330 0.1505 -0.0186
0.0405 -0.0186 0.0305%%%%%%%%可以看出最后得到的协方差是3*3，由此知cov也是按列计算的，m对角线的元素是每列的方差，其余元素是列与列之间的协方差
>> n=cov(M')
n =
0.0042 -0.0061 -0.0006 -0.0110
-0.0061 0.0714 -0.0214 -0.0714
-0.0006 -0.0214 0.0080 0.0326
-0.0110 -0.0714 0.0326 0.1517%%转置后计算协方差，n为4*4，那么对角线元素就是行的方差，其余元素就是行与行之间的协方差。
%%%%%%%%%%%%%%%%%
关于cov计算的结果和手算的结果不同，这里的原因是：
matlab在计算相关矩阵时，把每一列的数作为一个随机变量的样本，每一行作为一个这几个随机变量的联合样本，即第i个随机变量取第k行的样本值时，第j个随机变量也取第k行的样本值。利用这个性质，我们就可以用协方差的公式代入来计算协方差矩阵了。
然而，由于矩阵中给出只是这些随机变量的样本，根据概率论的知识我们知道，由于我们不知道这些随机变量的概率分布（或联合概率分布），我们是不可能计算出这些随机变量的期望、方差或是协方差的，而只能计算出它们的一个无偏估计，即样本均值、样本方差与样本协方差。其计算公式如下所示：
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