协方差定义?
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状,即当两个变量是相同的情状。
协方差表达的是两个变量的总体的误差,这与只表达一个变量误差的方差不同。假如两个变量的转变趋势一致,也就是说假如其中一个大于自身的期看值,另外一个也大于自身的期看值,那么两个变量之间的协方差就是正值。假如两个变量的转变趋势相反,即其中一个大于自身的期看值,另外一个却小于自身的期看值,那么两个变量之间的协方差就是负值。
协方差怎么计算?
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))]。
协方差公式?
协方差计算式为COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。这里的E[X]代表变量X的期。
协方差用于表达变量间的相互关系,变量间的相互关系一般有三种:正相关,负相关和不相关。
协方差计算公式是什么?
1、公式:cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期看,同理,EXY是XY的数学期看。
2、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状,即当两个变量是相同的情状。
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