協方差怎麼求?

協方差怎麼算？？

cov(x,y)=EXY－EX*EY

協方差的定義，EX為隨機變量X的數學期望，同理，EXY是XY的數學期望，挺麻煩的，建議你看一下概率論cov(x,y)=EXY－EX*EY

協方差的定義，EX為隨機變量X的數學期望，同理，EXY是XY的數學期望，挺麻煩的，建議你看一下概率論

協方差的計算方法

1.在概率論和統計學中，協方差用於衡量兩個變量的總體誤差。

2.期望值分別為E(X) = μ 與 E(Y) = ν 的兩個實數隨機變量X與Y之間的協方差定義為：

COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]

等價計算式為COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)

請問協方差怎麼求？

Cov（x，y）=E（xy）-E（x）*E（y）

知道協方差怎麼求方差?

A的均值：16×1/4+12×1/2+8×1/4＝12 A的標準差： √(16-12)^2×1/4+(12-12)^2×1/2+(8-12)^2×1/4 =2.83 B的均值：4×1/3+6×1/3+8×1/3＝6 B的標準差： √(4-6)^2×1/3+(6-6)^2×1/2+(8-6)^2×1/3 =1.63 A和B的相關係數： [（16-12）×（4-6）+（12-12）×（6-6）+（8-12）×（8-6）]÷{[（16-12）^2+(12-12)^2+(8-12)^2]×[（4-6）^2+（6-6）^2+（8-6）^2] } =0 AB組合的協方差：0×2.83×1.63＝0

協方差怎麼計算

在概率論和統計學中，協方差用於衡量兩個變量的總體誤差。

2.期望值分別為E(X) = μ 與 E(Y) = ν 的兩個實數隨機變量X與Y之間的協方差定義為：

COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]

等價計算式為COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)

協方差怎麼計算，請舉例說明

你好，請採納！

cov(x,y)=EXY－EX*EY

協方差的定義，EX為隨機變量X的數學期望，同理，EXY是XY的數學期望，挺麻煩的，建議你看一下概率論cov(x,y)=EXY－EX*EY

協方差的定義，EX為隨機變量X的數學期望，同理，EXY是XY的數學期望，挺麻煩的，建議你看一下概率論

舉例：

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(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77

D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/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

表明這組數據X,Y之間相關性很好!