協方差公式COVX,YEXYEXEY中間的

2021-05-28 21:12:20 字數 3336 閱讀 6325

1樓:知道達人

cov(x,y)=e=e(xy)-e(x)e(y)-e(y)e(x)+e(x)e(y)

=e(xy)-exey

不懂追問,望你採納

協方差中cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y),這裡的e(xy)怎樣計算,舉個例子唄

2樓:demon陌

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(y)=23.02-2×10=3.02

此外:還可以計算:

d(x)=e(x²)-e²(x)=(1.1²+1.9²+3²)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77

d(y)=e(y²)-e²(y)=(5²+10.4²+14.6²)/3-100=15.44 σy=3.93

x,y的相關係數:

r(x,y)=cov(x,y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979

表明這組資料x,y之間相關性很好!

協方差表示的是兩個變數的總體的誤差,這與只表示一個變數誤差的方差不同。 如果兩個變數的變化趨勢一致,也就是說如果其中一個大於自身的期望值,另外一個也大於自身的期望值,那麼兩個變數之間的協方差就是正值。

如果兩個變數的變化趨勢相反,即其中一個大於自身的期望值,另外一個卻小於自身的期望值,那麼兩個變數之間的協方差就是負值。

擴充套件資料:

若兩個隨機變數x和y相互獨立,則e[(x-e(x))(y-e(y))]=0,因而若上述數學期望不為零,則x和y必不是相互獨立的,亦即它們之間存在著一定的關係。

協方差與方差之間有如下關係:

d(x+y)=d(x)+d(y)+2cov(x,y)

d(x-y)=d(x)+d(y)-2cov(x,y)

協方差與期望值有如下關係:

cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y)。

協方差的性質:

(1)cov(x,y)=cov(y,x);

(2)cov(ax,by)=abcov(x,y),(a,b是常數);

(3)cov(x1+x2,y)=cov(x1,y)+cov(x2,y)。

由協方差定義,可以看出cov(x,x)=d(x),cov(y,y)=d(y)。

設x和y是隨機變數,若e(x^k),k=1,2,...存在,則稱它為x的k階原點矩,簡稱k階矩。

若e,k=1,2,...存在,則稱它為x的k階中心矩。

若e,k、l=1,2,...存在,則稱它為x和y的k+p階混合原點矩。

若e,k、l=1,2,...存在,則稱它為x和y的k+l階混合中心矩。

顯然,x的數學期望e(x)是x的一階原點矩,方差d(x)是x的二階中心矩,協方差cov(x,y)是x和y的二階混合中心矩。

3樓:釋捷源昱

和e(x)一樣啊。e(x)=西格瑪x/n,所以e(xy)=西格瑪(x*y)/n。事實上就這麼算的。。。

舉例?x1=3,x2=4,x3=8,y1=2,y2=5,y3=5

e(xy)=(3*2+4*5+8*5)/3=66/3=22

4樓:

更具定義,二次積分。例如f(x,y)=1 (0≤x≤a,0≤y≤b)

e(xy)=∫∫xyf(x,y)dxdy=¼a²b²

cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y)怎麼出來的 10

5樓:匿名使用者

cov(x,y)=e(((x-e(x))(y-e(y))) 根據協方差定義

=e(xy-xe(y)-ye(x)+e(x)e(y))=e(xy)-e(x)e(y)-e(x)e(y)+e(x)e(y)=e(xy)-e(x)e(y)

(因為e(x)和e(y)可以看作常數)

6樓:匿名使用者

好像協方差的定義就是這麼個意思把

7樓:歐陽菖澤

這個是統計學的公式,協方差計算方法之一。

老師只是說背,沒讓算的

8樓:匿名使用者

高文化的東西..不懂.

請問兩個隨機變數xy不獨立,他們的協方差cov(x,y)已知,請問怎麼計算兩者乘積的期望e(xy)?

9樓:demon陌

利用協方差的公式啊cov(x,y)=e[(x-e(x))(y-e(y))]=exy-ex*ey

那麼exy=cov(x,y)+ex*eyex,ey,cov(x,y)都已知,就可以算出來了。

如果x與y是統計獨立的,那麼二者之間的協方差就是0,因為兩個獨立的隨機變數滿足e[xy]=e[x]e[y]。

但是,反過來並不成立。即如果x與y的協方差為0,二者並不一定是統計獨立的。

協方差cov(x,y)的度量單位是x的協方差乘以y的協方差。而取決於協方差的相關性,是一個衡量線性獨立的無量綱的數。

協方差為0的兩個隨機變數稱為是不相關的。

擴充套件資料:

若兩個隨機變數x和y相互獨立,則e[(x-e(x))(y-e(y))]=0,因而若上述數學期望不為零,則x和y必不是相互獨立的,亦即它們之間存在著一定的關係。

協方差與方差之間有如下關係:

d(x+y)=d(x)+d(y)+2cov(x,y)

d(x-y)=d(x)+d(y)-2cov(x,y)

協方差與期望值有如下關係:

cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y)。

協方差的性質:

(1)cov(x,y)=cov(y,x);

(2)cov(ax,by)=abcov(x,y),(a,b是常數);

(3)cov(x1+x2,y)=cov(x1,y)+cov(x2,y)。

由協方差定義,可以看出cov(x,x)=d(x),cov(y,y)=d(y)。

某城市有10萬個家庭,沒有孩子的家庭有1000個,有一個孩子的家庭有9萬個,有兩個孩子的家庭有6000個,有3個孩子的家庭有3000個。

則此城市中任一個家庭中孩子的數目是一個隨機變數,記為x。它可取值0,1,2,3。

其中,x取0的概率為0.01,取1的概率為0.9,取2的概率為0.06,取3的概率為0.03。

10樓:冰室修

cov(x,y)=e(x*y)-e(x)*e(y)

e(x*y)=cov(x,y)+e(x)*e(y)

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