Y1~N（0,2），Y2~N（0,2）至于他们独立，只需要说明他们之间的协方差是0就可以了，因为正态分布的独立性和不相关是等价的。Cov(Y1,Y2) = Cov(X1-X2,X1+X2) = Cov(X1,X1)+Cov(X1,X2)-Cov(X2,X1)-Cov(X2,X2) = 1-1=0
而 X 和 Y 正相关时,数据大部分是分布在 I、III 区域内,只有少部分分布在 II、IV 区域。因此,从平均角度来看,正相关满足: 上式表示的是 (X-EX)(Y-EY) 的期望大于零,即 (X-EX)(Y-EY) 的平均值大于零。 然后,再来看 X 和 Y 负相关的情况: 上图中,X 和 Y 大部分分布在 II、IV 区域内,只有...
概率论与数理统计,协方差 性质:cov(X1+X2,Y)=cov(X1,Y)+cov(X2,Y). 但是有道题目里面的部分为看不懂了, 设随机变量X和Y的期望都
μX = (x1 + x2 + ... + xn) / n μY = (y1 + y2 + ... + yn) / n 然后，计算每个观测值与均值的偏差，分别为dx和dy：dx = xi - μX dy = yi - μY 接下来，计算每个偏差的乘积，求和并除以观测值的个数n，得到协方差Cov(X, Y)：Cov(X, Y) = (dx1 * dy1 + dx2 * dy...
这是协方差 可以连等 cov(X1-X2，Y)=cov(x1,Y)-cov(x2,Y)具体还有什么要问的吗 U
结果一 题目 x与x平方的协方差如何计算?如何计算cov(x,x^2)? 答案 和E(X)一样啊.E(X)=西格玛X/n,所以E(XY)=西格玛(X*Y)/n.事实上就这么算的. 举例?X1=3,X2=4,X3=8,Y1=2,Y2=5,Y3=5相关推荐 1x与x平方的协方差如何计算?如何计算cov(x,x^2)?
s2x=（X1-EX）2+（X2-EX）2+...（Xn-EX）2/n。s2y=（Y1-EY）2+（Y2-EY）2+...（Yn-EY）2/n。样本协方差：样本协方差则是通过简单的算数操作来进行计算：sxy=（X1-EX）（Y1-EY）+（X2-EX）（Y2-EY）+...（Xn-EX）（Yn-EY）/（n-1）。
根据协方差的性质化简：cov(X,Y)=cov(X1+X2,X1-X2)=cov(X1+X2,X1)-cov(X1+X2,X2)=cov(X1,X1)+cov(X2,X1)-cov(X1,X2)-cov(X2,X2)=D(X1)-D(X2)=0。
covxy公式怎么推导? 协方差的性质(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).由性质(3)得到cov(x+y,x)=cov(x,x)+cov(y,x)=D(X)+cov(y,x)
举个例子，从感性上理解，对于一对样本（x1,y1），我x1比我的均值大，同时y1也比它自己的均值大，就...