计量、概率统计中的var和cov的含义如下：var：方差 在计量和概率统计中，var代表方差。方差用于衡量数据的离散程度，反映一个数据集的波动大小。具体来说，方差是每个样本值与均值之差的平方的平均值。一个较小的方差意味着数据点更接近于平均值，而一个较大的方差则表示数据点离散程度较大。cov：协方...
在计量和概率统计中，两个核心概念Var(x)和Cov(x1,x2)发挥着关键作用。Var(x)，即变量x的方差，可以直观地理解为变量x的波动程度。它衡量的是数据点围绕其期望值EX（即平均值）的散布程度，具体计算公式为Var(X) = E[(X - EX)²]。简单来说，方差越大，表示数据点的离散程度越高，反...
如何证明Var[+Y]=Var[x]+2Cov(XY)+Var[Y]关于协方差的问题如何证明Var + ] = [ + ( ) + 如果X跟Y是独立的随机变量求证Var[
(b) 证明 X,and Y 是无关联的,但是是 独立的. 相关知识点: 试题来源: 解析 1Var [X + Y ] = Var [X] + 2Cov (X,Y ) + Var [Y]就用定义证明就行,Var(X)=E(X^2)-[E(X)]^2Var(Y)=E(Y^2)-[E(Y)]^2Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)所以Var [X + Y ]=E[(...
1Var [X + Y ] = Var [X] + 2Cov (X,Y ) + Var [Y]就用定义证明就行,Var(X)=E(X^2)-[E(X)]^2Var(Y)=E(Y^2)-[E(Y)]^2Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)所以Var [X + Y ]=E[(X+Y)^2]-[E(X+Y)]^2=E(X^2+2XY+Y^2)-[E(X)+E(Y)}^2={... APP内打开...
你的cov (X^2 )是cov (X,X)吧 根据协方差的定义公式cov (X,Y)=E[X-E(X)][Y-E(Y)],所以cov (X,X)=E[X-E(X)][X-E(X)]==E[X-E(X)]^2=var(X).同事可证cov(Y,Y)=var(Y) 结果一 题目 对于两个实数随机变量X 与Y,其协方差是否存在以下关系:〖cov〗^2 (X,Y)=cov...
Var(Y)=E(Y^2)-[E(Y)]^2Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)所以Var [X + Y ]=E[(X+Y)^2]-[E(X+Y)]^2=E(X^2+2XY+Y^2)-[E(X)+E(Y)}^2={E(X^2)-[E(X)]^2}+{E(Y^2)-[E(Y)]^2}+ 2[E(XY)-E(X)E(Y)]=Var(X)+2Cov (X, Y ) + Var (Y)2X,Y相互独立,...
[Y]Proof:E[Z]=E[X+Y]= dx dy(x+y)fX,Y(x,y)= dx dyxfX,Y(x,y)+ dx dyyfX,Y(x,y)=E[X]+E[Y]whichconcludestheproofvar[Z]=var[X]+var[Y]+2cov(X,Y)Proof:var[Z]=E[(X+Y)2]-E[X+Y]2=E[X2+Y2+2XY]-E[X]2-E[Y]2-2E[X]E[Y]=E[X2]-E[X]2+E[Y]2-E...
x22 Varxtt ___x2Var2xxCov, x22 t t ts t s ts 由于Var2,Cov,st2,故: Var 22 xxts 1...
解析 对于Y的均一分布Uniform Distribution Y~U [a,b] 来说Var(Y) = [ (b-a)^2 ] /12 = 1/12 [ (4-0)^2 ]Var(X+Y)= Var(X) + Var(Y) + 2Cov(X,Y) 是没有错的题目中提到 X, Y 相互独立,所以Cov(X,Y)=0所以Var(X+Y)= Var(X) + Var(Y) ...