在Matlab中使用var求样本方差，使用std求标准差！
首先来了解一下方差公式：
p = [-0.92 0.73 -0.47 0.74 0.29; -0.08 0.86 -0.67 -0.52 0.93]
p =
-0.9200 0.7300 -0.4700 0.7400 0.2900
-0.0800 0.8600 -0.6700 -0.5200 0.9300
var(p(1,:))
ans =
0.5511
var(p(1,:),0)
ans =
0.5511
sum((p(1,:)-mean(p(1,:))).^2)/(length(p(1,:))-1)
ans =
0.5511
上面三个结果相等，注意这里求的是样本方差，分母为n-1(样本数-1)。这是因为var函数实际上求的并不是方差，而是误差理论中“有限次测量数据的标准偏差的估计值。
var(p(1,:),1)
ans =
0.4409
sum((p(1,:)-mean(p(1,:))).^2)/(length(p(1,:)))
ans =
0.4409
上面两个结果求的才是母体方差，分母为n(样本数)
var没有求矩阵的方差功能，可使用std先求均方差，再平方得到方差。
std，均方差，std(p,0,1)求列向量方差，std(p,0,2)求行向量方差。
std(p(1,:))
ans =
0.7424
sqrt(var(p(1,:)))
ans =
0.7424
std(p,0,2)
ans =
0.7424 % std(p(1,:))
0.7543 % std(p(2,:))
std(p,0,1)
ans =
0.5940 0.0919 0.1414 0.8910 0.4525
若要求整个矩阵所有元素的均方差，则要使用std2函数：
std2(p)
ans =
0.7058
协方差矩阵
A=[61.45,55.9,61.95,59,58.14,53.61,55.48,54.21,61.52,54.92];
B=[40.36,39.8,49.2,48,51.5,49.39,51.13,58.06,61,62.35];
C=[8.61,8.91,10.43,13.32,13.48,15.75,18.14,19.95,21.95,23.53];
D=[14.31,14.72,15.28,15.91,14.67,15,15.86,15.16,13.72,12.94];
E=[7.67,7.75,8.15,9.24,10.68,10.58,10.31,10,8.91,8.51];
>> q=[A‘,B‘,C‘,D‘,E‘];
>> w=cov(q)
w =
10.3710 -4.7446 -6.6023 -0.1873 -1.8881
-4.7446 59.1503 38.7606 -3.0743 3.0982
-6.6023 38.7606 28.6966 -2.0199 2.4166
-0.1873 -3.0743 -2.0199 0.8474 0.3936
-1.8881 3.0982 2.4166 0.3936 1.3412