COV是概率论里的什么符合？

COV是概率论里的什么符合~

应该是什么符号吧，COV（X，Y）表示X，Y两个随机变量的协方差。
定义式：COV（X，Y）=E { [ X-E（X）]*[ Y-E（Y）] }

数学中COV是协方差的意思。
协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。

如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。
如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。
期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为：



扩展资料：
协方差在农业上的应用
农业科学实验中，经常会出现可以控制的质量因子和不可以控制的数量因子同时影响实验结果的情况，这时就需要采用协方差分析的统计处理方法，将质量因子与数量因子(也称协变量)综合起来加以考虑。
比如，要研究3种肥料对苹果产量的实际效应，而各棵苹果树头年的“基础产量”不一致，但对试验结果又有一定的影响。要消除这一因素带来的影响，就需将各棵苹果树第1年年产量这一因素作为协变量进行协方差分析，才能得到正确的实验结果。
当两个变量相关时，用于评估它们因相关而产生的对应变量的影响。
当多个变量独立时，用方差来评估这种影响的差异。
当多个变量相关时，用协方差来评估这种影响的差异。
参考资料来源：百度百科-协方差

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的协方差，记作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。
协方差与方差之间有如下关系：
D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y)
因此，COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。
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)。
由协方差定义，可以看出COV(X，X)=D(X)，COV(Y，Y)=D(Y)。
协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念：
定义
ρXY=COV(X，Y)/√D(X)√D(Y)，称为随机变量X和Y的相关系数。
定义
若ρXY=0，则称X与Y不相关。
即ρXY=0的充分必要条件是COV(X，X)=0，亦即不相关和协方差为零是等价的。
定理
设ρXY是随机变量X和Y的相关系数，则有
（1）∣ρXY∣≤1；
（2）∣ρXY∣=1充分必要条件为P{Y=aX+b}=1，（a，b为常数，a≠0）

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的协方差，记作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。

协方差与方差之间有如下关系：
D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y)

因此，COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。

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)。

由协方差定义，可以看出COV(X，X)=D(X)，COV(Y，Y)=D(Y)。

协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念：

定义
ρXY=COV(X，Y)/√D(X)√D(Y)，称为随机变量X和Y的相关系数。

定义
若ρXY=0，则称X与Y不相关。

即ρXY=0的充分必要条件是COV(X，X)=0，亦即不相关和协方差为零是等价的。

定理
设ρXY是随机变量X和Y的相关系数，则有
（1）∣ρXY∣≤1；
（2）∣ρXY∣=1充分必要条件为P{Y=aX+b}=1，（a，b为常数，a≠0）

定义
设X和Y是随机变量，若E(X^k)，k=1，2，...存在，则称它为X的k阶原点矩，简称k阶矩。

若E{[X-E(X)]^k}，k=1，2，...存在，则称它为X的k阶中心矩。

若E(X^kY^l)，k、l=1，2，...存在，则称它为X和Y的k+l阶混合原点矩。

若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l}，k、l=1，2，...存在，则称它为X和Y的k+l阶混合中心矩。

显然，X的数学期望E(X)是X的一阶原点矩，方差D(X)是X的二阶中心矩，协方差COV(X，Y)是X和Y的二阶混合中心矩。

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新干县17137648167： cov(x,y)怎么算 ？
乾彩盐酸： 计算cov(x,y)公式:Cov(X,Y)=E((X-E(X)*(Y-E(Y).cov属于协方差.协方差(Covariance)在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差.而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况.误差是测量测得的量值减去参考量值.测得的量值简称测得值,代表测量结果的量值.所谓参考量值,一般由量的真值或约定量值来表示.对于测量而言,人们往往把一个量在被观测时,其本身所具有的真实大小认为是被测量的真值.实际上,它是一个理想的概念.

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乾彩盐酸： 协方差定义为: COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))] 等价计算式为COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y). 例如: Xi 1.1 1.9 3 Yi 5.0 10.4 14.6 E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2 E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10 E(XY)=(1.1*5.0+1.9*10.4+3*14.6)/3=23.02 Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E...

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乾彩盐酸： 答案是A D(X1+Y)= DX1+DY+2Cov(X1,Y) 其中 DX1=σ² DY = σ²/n (均值方差等于总体方差的1/n) Cov(X1,Y) = 1/n Cov( X1, X1+X2+……Xn) = 1/nCov(X1,X1) + 0 + 0……+0 (不同样本独立,所以协方差为0) = 1/nDX1 (自身的协方差就是方差) = 1/n σ² 数值依次代入,A符合答案.

新干县17137648167： 给定两随机变量X和Y,如何度量这两个随机变量的距离 - ？
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