特别的，当X，Y是两个相互独立的随机变量，上式中右边第三项为0（常见协方差 则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。此性质可以推广到有限多个相互独立的随机变量之和的情况。（4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。（5）D(aX+bY)=a²DX+b²DY...
（1）COV(X，Y)=COV(Y，X)；（2）COV(aX，bY)=abCOV(X，Y)，（a，b是常数）；（3）COV(X1+X2，Y)=COV(X1，Y)+COV(X2，Y)。由协方差定义，可以看出COV(X，X)=D(X)，COV(Y，Y)=D(Y)。协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用...
随机变量 d(ax-by) 的方差计算方法如下：1、计算 x 和 y 的方差，分别表示为 Var(x) 和 Var(y)。2、计算 x 和 y 的协方差 Cov(x,y)。3、将 Var(x)、Var(y) 和 Cov(x,y) 代入上述公式，计算出 d(ax-by) 的方差。
正态分布之间的加减这样的线性计算，包括自己本身乘以一个常数，不会影响其正态分布的性质，所以aX-bY还是服从正态分布。看是否独立，也就是X和Y之间的协方差是否为0。如果X和Y独立，且各自的均值为μx和μy，那么合并后的均值为 aμx-bμy 方差为：（aσx）^2+（bσy）^2 如果X和Y不独立...
它们的协方差变成：\begin{aligned} Cov[aX, bY] &= E[(aX- a\mu_x) (bY - b\mu_y)] ...
假设随机变量X、Y的期望值和方差均存在，分别为E(X)、E(Y)和D(X)、D(Y)。∵D(aX+bY)=D(aX)+D(bY)+2COV(aX,bY)，而，D(aX)=a²D(X)、D(bY)=b²D(Y)、COV(aX,bY)=abCOV(X,Y)，∴D(aX+bY)=a²D(X)+b²D(Y)+2abCOV(X,Y)。供参考。
aX-bY)=a^2*sigma^2-b^2*sigma^2。看出来了吧a^2=b^2且不为0时，不相关，而且是独立。
Cov(aX,bY)=abCov(X,Y) 为协方差性质之一。() A、正确 B、错误 温馨提示:多一点细心,少一点后悔! 正确答案 点击免费查看答案 试题上传试题纠错 猜您对下面的试题感兴趣:点击查看更多与本题相关的试题 一般来说,在平差开始前,观测向量的协方差阵D是未知的,应先通过一定的方法给出估值,通常称为先验协方差...
首先,我们需要明确方差(Variance)的定义。对于随机变量X,其方差定义为: ( \text{Var}(X) = E[(X - E[X])^2] ) 其中,( E[X] ) 是X的期望(均值)。 现在,我们考虑随机变量 ( d(ax - by) ),其中d, a, b是常数,x和y是随机变量。 求期望: ( E[d(ax - by)] = d(aE[x] - bE[y...
我算V(ax+by)到底应该算哪个啊? 答案 当x与y不相关的时候,协方差cov(x,y)=0.你要计算的时候,需要知道x与y是否相关,若相关就用第三个,不相关就用第二个呗!相关推荐 1E(ax+by)=aE(x)+bE(y) V(ax+by)=a2V(x)+b2V(y) V(ax+by)=a2V(x)+b2V(y)+2abcov(x,y)第二第...