x与y的协方差表达式,函数x对于y的协方差怎么求

1. x与y的协方差表达式
2. x和y相互独立时它们的协方差
3. X Y协方差求和公式
4. xy的协方差公式
5. 方差与协方差关系公式

x与y的协方差表达式

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，建议你看一下概率论

举例：

Xi 1.1 1.9 3

x和y相互独立时它们的协方差

用公式Cov(aX+bY,cW+dZ)=acCov(X,W)+bcCov(Y,M)+adCov(X,z)+bdCov(Y,Z)把数字往里代就可以了~还有Cov(X,X)=D(X)

X Y协方差求和公式

协方差公式为cov(X,Y)=E{[X-E(X)].[Y-E(Y)]}

协方差是针对两个随机变量X和Y来说的如果E{[X-E(X)].[Y-E(Y)]}存在，则成为X与Y的协方差，记作cov(X,Y)。

其中E()意思是随机变量的期望

xy的协方差公式

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，建议你看一下概率论

举例：

Xi 1.1 1.9 3

方差与协方差关系公式

 方差和协方差转换公式Cov(x，y)=E（XY）-E（X）*E（Y）。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

  统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为了避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。

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