协方差的计算公式

X的均值里面含有一个Xi,所以两者相关要使两个无关就从X均值里面分离出Xi的成分,也就是求和时j不等于i,和式中的n分之Xi单独提到前面现在就可以展开方差而且不用求协方差拉

用定义最好``==+标准差是(E(X)-X)^2的期望协方差是(E(X)-X)(E(Y)-Y)的期望

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,

以下是方差计算公式.

标准差D(X)=E[X-E(X)]2根号D(X)为X的均方差或标准差常用公式D(X)=E(X2)-E2(X)协方差COV（X,Y）=E([X-E(X)][Y-E(Y)])相关系数协方差/[根号D（X）

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

对于二维随机变量（X,Y）,如果有X与Y相互独立,则有E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=0.根据逆否命题可知,如果式子E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}不等于0,则X,Y不相互独立,X,Y不

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

应该是转置吧!

样本：比如我们想要测量全国人的平均身高.但是我们无法收集到全国所有人的身高数据,所以我们从全国随机抽取n个人进行测量.这n个人就称为样本.样本是全国人口的一个子集.参数：我们需要测量的身高数据就是参数

假设两个样本为xi,yi,i=1...n,E(x)、E(y)分别为两个样本的算术平均值残差vxi=xi-E(x);vyi=yi-E(y);协方差s(x,y)=∑vxi*vyi/(n-1)再问：要用计算

两个不同参数之间的方差就是协方差若两个随机变量X和Y相互独立,则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0,因而若上述数学期望不为零,则X和Y必不是相互独立的,亦即它们之间存在着一定的关系.定义E[(

E（XY）吧?就是X乘Y的期望如\y01x00.250.2510.250.25E(xy)=0*0*0.25+0*1*0.25+1*0*0.25+1*1*0.25=0.25

期望收益率,又称为持有期收益率（HPR）指投资者持有一种理财产品或投资组合期望在下一个时期所能获得的收益率.这仅仅是一种期望值,实际收益很可能偏离期望收益.　　HPR=（期末价格-期初价格+现金股息）

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

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,它反映两气象要素异常关系的平均状况.定义2：度量两个随机变量协同变化程

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

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.