cov（x1，x2）要求的是协方差，协方差可以根据x1和x2的期望以及x1和x2联合起来的期望计算，具体的公式可以表达为cov（x1，x2）=E（x1x2）-E（x1）E（x2）。协方差有时也称为是两个随机变量之间“线性独立性”的度量，但是这个含义与线性代数中严格的线性独立性不同。当两个变量的变化趋势相反...
cov(y)代表协方差。 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))^T]。 即COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y); 另一种解法:已知随机变量X,Y的方差D(X),D(Y),得COV(X,Y)=[D(X)+D(Y)-D(X+Y)]/2 另外:在数学中的离散数...
你应该是想证明cov(xbar,ybar)=cov(x,y)/n吧 其实关键在于cov(xi,yj)=0(i≠j) 因为每一次观测都是独立的 x1与x2是独立的 x1和y2自然也是独立的 然后你应该就懂了 cov(xbar,ybar)=∑∑cov(xi,yj)/n²=∑cov(xi,yi)/n²(除去了i≠j)=cov(x,y)/n 这个是我自己想的 不知道对不对 00...
满意答案 因为x拔=(x1+x2+...+xn)/n,xi互相独立,所以 cov(xi,xj)=0 if i!=jcov(X,Y)=E[X-E[X])(Y-E[Y])]=E[XY]-E[X]E[Y]cov(X,X/n)=E[XX]/n-E[X]E[X]/n=var(X)/n 追问: 明白了 追答:是的。 追问: 也就是说cov(xi,x拔)=D(xi)/n呗 追问: 好的,那我当公...
11、此生足矣。真心希望将来兄妹能友爱,互相关心,手足情是这世上唯一断不了的血缘关系。 23、有兄妹相依为命的手足情,也有无法弥补有遗憾的父子之情,更有相互爱惜又有些无奈结局温暖又感人的爱情。2、兄妹不是一幕短暂的烟火,而是一幅真心的画卷;兄弟不是一段长久的相识,而是一份交心的相知 ...
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[(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))]。协方差与方差之间有如下关系：D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y)因此，COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(...
3)COV(X1+X2,Y)=COV(X1,Y)+COV(X2,Y)。 由性质(3)展开 cov(x-2y,2x+3y) =cov(x-2y,2x)+cov(x-2y,3y) =cov(x,2x)-cov(2y,2x)+cov(x,3y)-cov(2y,3y) 又有COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。以上四式可分别写成 cov(x,2x)=E(2x^2)-E(x)E(2x)=2Ex^2-2ExEx=2Dx –1 ...
cov(x,y)=EXY－EX*EY 协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY 协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论 举例：Xi 1.1 1.9 3 Yi 5.0 10.4 14...
(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)。 设X和Y是随机变量,若E(X^k),k=1,2,...存在,则称它为X的k阶原点矩,简称k阶矩。 若E{[X-E(X)]k},k=1,2,...存在,则称它...