基于iminui的Python协方差

Question

我必须从拟合函数计算两个参数之间的协方差。我在Python中找到了一个名为iminuit的包，它很好地拟合了参数的协方差矩阵。我用一个简单的函数测试了这个包。代码如下：

from iminuit import Minuit, describe, Struct

def func(x,y):
    f=x**2+y**2
    return f

m = Minuit(func,pedantic=False,print_level=0)
m.migrad()

print("Covariance:")
print(m.matrix())

这是输出：

协方差： （1.0，0.0）， （0.0，1.0）

但是，如果我用（x-y）^2替换x^2+y^2，我得到

协方差： （250.24975024975475475249.75024975025426）， （249.75024975025426、250.249750249754475）

我很困惑为什么协方差大于1（我不擅长统计，但据我所知，协方差必须在-1和1之间），所以了解iminuit的人可以帮助我？还有，在第一种情况下，矩阵是什么意思？为什么x和y之间有0的相关性，对角线上的1意味着什么？在

Answer 1

你把协方差和相关性搞混了。相关性是协方差的标准化版本，它实际上总是在-1和1之间。在

要从协方差矩阵中获得协减量，请计算：

correlation = cov[0, 1] / np.sqrt(cov[0, 0] * cov[1, 1])