抱歉！前面的表述不准确。

应该表述成：设总体X与Y的样本分别是x与y（其中，x是n维列随机向量，y是m维列随机向量），求X与Y的样本协方差阵。

若欲求总体X与Y的样本协方差，需取样本x与y中同时被观测的部分，这样才有“相关”的意义。

设同时被观测的部分对应子样本x1与y1，显然x1与y1的维数相同（设为s），则X与Y的样本协方差阵的观测值可通过以下命令获得：

corr X Y,c

你想要什么形式呢？

corr X Y,c

这个命令不是已经显示方差-协方差阵了吗？

（该阵是对称阵）

所以才不知道他到底想要干什么

设样本矩阵是X_nxm，其表示：共有m个总体，每个总体都有样本量为n的样本。

则这m个总体的样本方差-协方差阵为X'MX/(n-1)，其中，M=I_n-ii'/n，I_n是n阶单位阵，i是各分量都是1的n维列向量。

*设数据库中的变量都没有缺失值，则它们的方差-协方差阵V如下：

 
mata
X=st_data(.,.)
V=variance(X)
V
end
************
mata
X=st_data(.,(.))
x=colsum(X)/rows(X)
V=(X'X-x'x*rows(X))/(rows(X)-1)
V
end

*以上两组命令等价

[此贴子已经被作者于2009-5-17 10:33:03编辑过]