Xi和X的均值的协方差

相关系数=协方差/[根号（X的方差*Y的方差）]=-40/[根号（100*25）]=-0.8

95percentconfidenceinterval:37.3300137.75999sampleestimates:meanofx37.545>interval_var1(x)vardfab10.

a=randn(n,1)a是你要的白噪声,n是序列长度

可以用逆累积分布也可以直接生成你所需的正态分布随机数,mvnrnd再问：能帮我写个逆累积分布的程序么？谢谢

mu=[1,2];c=[1,0;0,1];temp=randn([1000,2]);l=chol(c,'lower');data=temp*l;plot(data(:,1)+mu(1),data(:,

x²+5/x=x²+2.5/x+2.5/x≥3(x²52.5/x*2.5)的立方根=3*6.25的立方根所以最小值是3*6.25的立方根同理第二个最小值是3*(5/4)的

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

∑从i=1到n[xi－C]²=(x1－C)²＋(x2－C)²＋(x3－C)²＋…＋(xn－C)²=nC²－(x1＋x2＋x3＋…＋xn)＋[

解标准差D(X)=E[X-E(X)]2=18D(Y)=E[Y-E(Y)]2=15协方差COV（X,Y）=150相关系数协方差/[根号D（X）*根号D（Y）]=150/根号18*根号15=5根号30/3

有两个公式cov(X,y)=Exy-EXEyDX=E(X)²-(EX)²DX是X的方差所以cov(X,X)=E(X)²-(EX)²=DX

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

sqrt(c)*randn(2,K)

如何生成满足协方差矩阵Cx=[4-1;-12]的二维高斯随机变量x的N个样本?为了简单起见,假设X是零均值的.对于非零均值,设均值average=[a;b],只要外加一步x=x+average*one

X1,X2.Xn来自总体为N(0,σ^2)=>∑xi~N(0,nσ^2)=>∑xi/√(nσ^2)~N(0,1)=>[∑xi/√(nσ^2)]^2~x^2(1)=>C=nσ^2

E(X)=p+1/2*2那么由于p非负,那么P(X=0)=(1/2-p)>=0那么p

Cov(3X+Y,2X-3Y)=Cov(3X+Y,2X)-Cov(3X+Y,3Y)=Cov(3X,2X)+Cov(Y,2X)-Cov(3X,3Y)-Cov(Y,3Y)=6Cov(X,X)+2Cov(Y

设（x,y）是二维随机向量,称E(x-Ex)(y-Ey)为x和y的协方差记为cov(x,y)计算式：cov(x,y)=E(x*y)-Ex*Ey

D（X）=4,D（Y）=5,COV（X,Y）=3D（X+3Y）=4+9×5+6×3=67,D（2X-Y）=16-12+5=9COV【（X+3Y）,（2X-Y）】=8+15-15=8随机向量（X+3Y,

Bx(s,t)=E[X(s)-2s][X(t)-2t]=EX(s)X(t)-2tEX(s)-2sEX(t)+4ts=Rx(s,t)-2s*2t-2t*2s+4ts=st+t-4st-4st+4st

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.