协方差计算公式 公式讲解
作者&投稿：应罚 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
1. 公式:cov (x, y)=EXY-EX * EY协方差的定义，EX为随机变量x的数学期望，同理，EXY为XY的数学期望。
2. 协方差是概率论和统计学中用来度量两个变量的总体误差。方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量相同时。
3.协方差表示两个变量的总误差，不同于方差只表示一个变量的误差。如果两个变量的变化趋势一致，即其中一个大于其期望值，另一个大于其期望值，则两个变量之间的协方差为正。
谭融天安：[答案] 对于二维随机变量(X,Y),如果有X与Y相互独立,则有E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }=0. 根据逆否命题可知,如果 式子E{ [ X-E(X) ] [ ... 由此得出的结论为: 1.若X,Y相互独立,则 Cov(X,Y)=0 2.展开协方差公式(将E放入括号里边) Cov(X,Y)=E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(...
什邡市17640521877： 请说明协方差到底有什么用,协方差的计算公式是什么,看见有推导别的计算式的,他们结果是不是等价 - ？
谭融天安： 对于二维随机变量(X,Y),如果有X与Y相互独立,则有E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }=0. 根据逆否命题可知,如果 式子E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }不等于0,则X,Y不相互独立,X,Y不相互独立则存在某种关系,用 该式E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] } 表示这种关系...
什邡市17640521877： 协方差如何计算 - ？
谭融天安：[答案] 定义 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差,记作COV(X,Y),即COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]. 注意 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]= E(XY)-E(X)E(Y)
什邡市17640521877： 协方差怎样计算 - ？
谭融天安： 1.在概率论和统计学中,协方差用于衡量两个变量的总体误差.COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]自协方差在统计学中,特定时间序列或者连续信号Xt的自协方差是信号与其经过时间平移的信号之间的协方差.如果序列的每个状态都有一个平均数E[...
什邡市17640521877： 标准差,协方差,相关系数的公式是什么 - ？
谭融天安：[答案] 标准差 D (X ) = E [X - E(X)]2 根号D (X )为 X 的均方差或标准差 常用公式D(X)=E(X2)-E2(X) 协方差 COV(X,Y)=E([X-E(X)][Y-E(Y)]) 相关系数 协方差/[根号D(X)*根号D(Y)]
什邡市17640521877： 大哥,您好,我想知道协方差,相关系数的一些相关知识,看不懂协方差的那个计算公式哦 - ？
谭融天安： 两个不同参数之间的方差就是协方差若两个随机变量X和Y相互独立,则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0,因而若上述数学期望不为零,则X和Y必不是相互独立的,亦即它们之间存在着一定的关系.定义E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y...
什邡市17640521877： 协方差的计算方法x = 3 2 4 5 6 y = 9 7 12 15 17代入公式怎么算 - ？
谭融天安：[答案] 首先计算x、y的期望值: ux=(3+2+4+5+6)/5=4 uy=(9+7+12+15+17)/5=12 利用你给的公式把xi(3、2、4、5、6)、yi(9、7、12、15、17)及如上计算得到的期望依次带入公式,算得, Cov(X,Y)=26/5.
什邡市17640521877： 方差和协方差的计算方法是什么 - ？
谭融天安：[答案] 百科名片协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法.即ρXY=0的充分必要条件是COV(X,Y)=0,亦即不相关和协方差为零是等价的
什邡市17640521877： 协方差公式cov(x - 2y,2x+3y)=2Dx - cov(x,y) - 6Dy 我课本上没出现这个公式··茫然·· - ？
谭融天安：[答案] 协方差的性质(1)COV(X,Y)=COV(Y,X); (2)COV(aX,bY)=abCOV(X,Y),(a,b是常数); (3)COV(X1+X2,Y)=COV(X1,Y)+COV(X2,Y).由性质(3)展开cov(x-2y,2x+3y)=cov(x-2y,2x)+cov(x-2y,3y)=cov(x,2x)-cov(2y,2x)+cov...
什邡市17640521877： 如何计算协方差和标准差 - ？
谭融天安：[答案] 用定义最好``= =+ 标准差是(E(X)-X)^2的期望 协方差是(E(X)-X)(E(Y)-Y)的期望
