协方差cov计算公式例子
@贺哀6323：协方差怎么计算,请举例说明 -
瞿勤13255567227…… 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是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论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是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你...
@贺哀6323：协方差怎么计算,请举例说明 -
瞿勤13255567227…… 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...
@贺哀6323：协方差如何计算 - 作业帮
瞿勤13255567227…… [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)
@贺哀6323：协方差中Cov(X,Y)=E(XY) - E(X)E(Y),这里的E(XY)怎样计算,举个例子呗 - 作业帮
瞿勤13255567227…… [答案] Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1*5.0+1.9*10.4+3*14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2*10=3.02此外:还可以计算:D(X)=E(X²)-E²...
@贺哀6323：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·· - 作业帮
瞿勤13255567227…… [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...
@贺哀6323：正态分布的协方差怎么求,例如:x服从n(2,4)正态分布,求cov(x,x+1)?? -
瞿勤13255567227…… cov(x,x+1)和cov(x,x)是一样的,因为加一个常数不改变方差,所以等于4.
@贺哀6323：cov(x,y)怎么算
瞿勤13255567227…… 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.
@贺哀6323：covxy公式怎么算
瞿勤13255567227…… Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2*10=3.02.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)...
@贺哀6323：估计误差怎么求
瞿勤13255567227…… 估计误差的求法是使用协方差公式,公式为Sxy=cov(X,Y)=E[(x-E(X))(y-E(Y))];其中Cov(X,Y)为X,Y的协方差.估计误差是指数据处理过程中对误差的估计,有多种统计表示方式;而且在统计学中,估计误差是此估计量的期望值与估计参数的真值之差.
@贺哀6323：协方差计算公式 - 计算样本协方差题目给出了A,B两组数据,要求他们的协方差我的疑
瞿勤13255567227…… 除以n 首先,把这两组数据看做是二维随机变量(X,Y), 要求协方差cov(X,Y) 有公式cov(X,Y)=E{[X-E(X)]*[Y-E(Y)]} =E(X*Y)-E(X)*E(Y) 又因为,求期望的表达式为E(X)=∑Xi*Pi 由于样本中元素较少,每个元素的概率可以看作相等,都为1/n 因此,E(X)=(∑Xi)/n 同理可得,E(Y)=(∑Yi)/n E(X*Y)=(∑Xi*Yi)/n 最终结果为: cov(X,Y)=(∑Xi*Yi)/n-(∑Xi)(∑Yi)/n2
瞿勤13255567227…… 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是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论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是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你...
@贺哀6323：协方差怎么计算,请举例说明 -
瞿勤13255567227…… 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...
@贺哀6323：协方差如何计算 - 作业帮
瞿勤13255567227…… [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)
@贺哀6323：协方差中Cov(X,Y)=E(XY) - E(X)E(Y),这里的E(XY)怎样计算,举个例子呗 - 作业帮
瞿勤13255567227…… [答案] Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1*5.0+1.9*10.4+3*14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2*10=3.02此外:还可以计算:D(X)=E(X²)-E²...
@贺哀6323：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·· - 作业帮
瞿勤13255567227…… [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...
@贺哀6323：正态分布的协方差怎么求,例如:x服从n(2,4)正态分布,求cov(x,x+1)?? -
瞿勤13255567227…… cov(x,x+1)和cov(x,x)是一样的,因为加一个常数不改变方差,所以等于4.
@贺哀6323：cov(x,y)怎么算
瞿勤13255567227…… 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.
@贺哀6323：covxy公式怎么算
瞿勤13255567227…… Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2*10=3.02.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)...
@贺哀6323：估计误差怎么求
瞿勤13255567227…… 估计误差的求法是使用协方差公式,公式为Sxy=cov(X,Y)=E[(x-E(X))(y-E(Y))];其中Cov(X,Y)为X,Y的协方差.估计误差是指数据处理过程中对误差的估计,有多种统计表示方式;而且在统计学中,估计误差是此估计量的期望值与估计参数的真值之差.
@贺哀6323：协方差计算公式 - 计算样本协方差题目给出了A,B两组数据,要求他们的协方差我的疑
瞿勤13255567227…… 除以n 首先,把这两组数据看做是二维随机变量(X,Y), 要求协方差cov(X,Y) 有公式cov(X,Y)=E{[X-E(X)]*[Y-E(Y)]} =E(X*Y)-E(X)*E(Y) 又因为,求期望的表达式为E(X)=∑Xi*Pi 由于样本中元素较少,每个元素的概率可以看作相等,都为1/n 因此,E(X)=(∑Xi)/n 同理可得,E(Y)=(∑Yi)/n E(X*Y)=(∑Xi*Yi)/n 最终结果为: cov(X,Y)=(∑Xi*Yi)/n-(∑Xi)(∑Yi)/n2
