title: Matriz de covarianza
text: # Matriz de covarianza
  
  En estadística y teoría de la probabilidad, la matriz de covarianza es una matriz cuadrada que contiene la covarianza entre los elementos de un vector. Es la generalización natural a dimensiones superiores del concepto de varianza de una variable aleatoria escalar.
  
  # Matriz de covarianza
  ## Definición
  
  Si ${\textbf {X}}$ es un vector aleatorio dado por
      ${\textbf {X}}={\begin{bmatrix}X_{1}\\\vdots \\X_{n}\end{bmatrix}}$
  tal que la $i$-ésima entrada del vector ${\textbf {X}}$ es una variable aleatoria con varianza finita, entonces la matriz de covarianza $\Sigma$ es una matriz de dimensión $n\times n$ cuya entrada $(i,j)$ es la covarianza entre la variable $X_{i}$ y $X_{j}$, es decir
  $\Sigma _{ij}=\operatorname {Cov} (X_{i},X_{j})$
  En particular, cuando $i=j$, es decir, la diagonal de la matriz $\Sigma$, obtenemos
  $\Sigma _{ii}=\operatorname {Cov} (X_{i},X_{i})=\operatorname {Var} (X_{i})$
  En otras palabras, la matriz $\Sigma$ queda definida como
      $\Sigma ={\begin{bmatrix}{\text{Var}}(X_{1})&{\text{Cov}}(X_{1},X_{2})&\cdots &{\text{Cov}}(X_{1},X_{n})\\{\text{Cov}}(X_{2},X_{1})&{\text{Var}}(X_{2})&\cdots &{\text{Cov}}(X_{2},X_{n})\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\{\text{Cov}}(X_{n},X_{1})&{\text{Cov}}(X_{n},X_{2})&\cdots &{\text{Var}}(X_{n})\end{bmatrix}}$
  
  # Matriz de covarianza
  ## Definición
  ### Como una generalización de la varianza
  
  La anterior definición es equivalente a la igualdad matricial
      $\Sigma =\mathrm {E} \left[\left({\textbf {X}}-\mathrm {E} [{\textbf {X}}]\right)\left({\textbf {X}}-\mathrm {E} [{\textbf {X}}]\right)^{t}\right]$
  Por lo tanto, se entiende que esto generaliza a mayores dimensiones el concepto de varianza de una variable aleatoria escalar $X$.
  En ocasiones, la matriz $\Sigma$ es llamada matriz de varianza covarianza y también suele denotarse como ${\text{Var}}({\textbf {X}})$ o ${\text{Cov}}({\textbf {X}})$.
  
  # Matriz de covarianza
  ## Propiedades
  
  Para $\Sigma =\mathrm {E} \left[\left({\textbf {X}}-\mathrm {E} [{\textbf {X}}]\right)\left({\textbf {X}}-\mathrm {E} [{\textbf {X}}]\right)^{t}\right]$ y $\mu =\mathrm {E} ({\textbf {X}})$, las siguientes propiedades fundamentales se demuestran correctas:
  * $\Sigma$ es una matriz simétrica.
  * $\Sigma$ es semidefinida positiva
  * $\operatorname {Var} (A\mathbf {X} )=A\operatorname {Var} (\mathbf {X} )A^{t}$ donde $A$ es una matriz no aleatoria de dimensión $n\times m$.
  La matriz de covarianza (aunque muy simple) es una herramienta muy útil en varios campos. A partir de ella se puede obtener una transformación lineal que puede de-correlacionar los datos o, desde otro punto de vista, encontrar una base óptima para representar los datos de forma óptima (véase cociente de Rayleigh para la prueba formal y otras propiedades de las matrices de covarianza). Esto se llama análisis del componente principal (PCA por sus siglas en inglés) en estadística , y transformada de Karhunen-Loève en procesamiento de la imagen.
  
  # Matriz de covarianza
  ## Lecturas avanzadas
  
  * Weisstein, Eric W. «Covariance Matrix». En Weisstein, Eric W, ed. MathWorld (en inglés). Wolfram Research.
  * van Kampen, N. G. Stochastic processes in physics and chemistry. New York: North-Holland, 1981.
  * Datos: Q1134404