协方差

是同样的东西,只不过方差-协方差矩阵是更为精确的说法,因为对于多维随机变量,他的对角线元素其实是每维向量本身的方差.一般来讲,在金融数学或者测绘数学中倾向于说方差-协方差矩阵,而理论的概率统计学中一般

没有确切的意义.应该反映两个随机变量的相关性的一种度量吧.不过受数值量级的影响,因此单位化后可通过相关系数来反映两个随机变量线性相关的程度.你也可对比单个随机变量的方差来理解.

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(

协方差：协方差表示的是两个变量的总体的误差.如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是正值.如果两个变量的变化趋势相反,

协方差科技名词定义中文名称：协方差英文名称：covariance定义1：变量xk和xl如果均取n个样本,则它们的协方差定义为,这里分别表示两变量系列的平均值.协方差可记为两个变量距平向量的内积,它反映

在统计学与概率论中,协方差矩阵（或称共变异矩阵）是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差.这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广.假设X是以n个标量随机变量组成的列向量, 并且μ

是否等同于协方差矩阵?是同样的东西,只不过方差-协方差矩阵是更为二者没什么区别,只是沿袭各领域的习惯说法而已.方差是描述一维随机变量

定义是变量向量减去均值向量,然后乘以变量向量减去均值向量的转置再求均值.例如x是变量,μ是均值,协方差矩阵等于E[(x-μ)(x-μ)^t],物理意义是这样的,例如x=（x1,x2,...,xi）那么

1Cov(X,Y)=p*根号[D(X)D(Y)]=0.4*30=12D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)=61+24=85D(X-Y)=61-24=372E(Z)=1/3+0/2=1/

在统计学与概率论中,协方差矩阵是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差.这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广.在统计学与概率论中,协方差矩阵是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差

Cov（X,Y）=E(XY)-E(X)E(Y)=E[X-E(X)][Y-E(Y)].

对二维随机向量（X,Y)来说,期望E(X),E(Y)只反映了X,Y各自额平均值,方差D(X),D(Y)只反映了它们各自与自己均值的偏离程度,它们对X,Y之间的相互关系不提供任何信息.我们知道当X,Y相

除以n首先,把这两组数据看做是二维随机变量（X,Y）,\x0d要求协方差cov（X,Y）\x0d有公式cov（X,Y）=E{[X-E(X)]*[Y-E(Y)]}\x0d=E(X*Y)-E(X)*E(Y

A=[0,0,0;2,0,2;]A=000202>>v=diag(cov(A))'v=202help里面的cov函数,你自己看一下吧!

协方差就是协方差矩阵的交叉项.首先齐鲁石化和上海机场的协方差,是等于上海机场和齐鲁石化的协方差,公式化就是Cov（X,Y）=Cov（Y,X）这也是为什么协方差矩阵是对称的.协方差的（1,2）位置是2.

先算Cov(X,Y)=1/2*3*4=6D(Z)不能那么算,独立才能这么算D(Z)=D(X/2-Y/3)-Cov(X/2-Y/3,X/2-Y/3)=Cov(X/2,X/2)+Cov(Y/3Y/3)-2

x=rand(1,5);>>y=2*rand(1,5);>>cov(x,y)%计算协方差ans=0.1079-0.0225-0.02250.6148

因为协方差矩阵是一个估计值,即通过样本方差来估计母体方差,为了满足无偏性,所以用n-1.具体推导可以查看随便一本概率统计教材,无偏性就是期望值等于真实值.

在统计学与概率论中,协方差矩阵是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差.是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广. 　　假设 X 是以 n 个

\Sigma是个对称矩阵,而对称矩阵可以通过正交矩阵对角化.可以看一下二次型的内容,就是如何把一个（实的）二次型写成规范型.再问：лл����Ϊûѧ������͵����ݣ��������ڿ����ұ