协方差与方差计算关系

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方差,标准差与协方差之间的计算联系与区别:

1. 方差和标准差都是对一组(一维)数据进行统计的,反映的是一维数组的离散程度;而协方差是对2组数据进行统计的,反映的是2组数据之间的相关性

2. 标准差和均值的量纲(单位)是一致的,在描述一个波动范围时标准差比方差更方便。比如一个班男生的平均身高是170cm,标准差是10cm,那么方差就是10cm^2。可以进行的比较简便的描述是本班男生身高分布是170±10cm,方差就无法做到这点。

3. 方差可以看成是协方差的一种特殊情况,即2组数据完全相同。

4. 协方差只表示线性相关的方向,取值正无穷到负无穷。
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1、期望收益率计算公式
HPR=(期末价格 -期初价格+现金股息)/期初价格
例:A股票过去三年的收益率为3%、5%、4%,B股票在下一年有30%的概率收益率为10%,40%的概率收益率为5%,另30%的概率收益率为8%。计算A、B两只股票下一年的预期收益率。
解:
A股票的预期收益率 =(3%+5%+4%)/3 = 4% 
B股票的预期收益率 =10%×30%+5%×40%+8%×30% = 7.4%
2、方差计算公式



例:求43,45,44,42,41,43的方差。
解:平均数=(43+45+44+42+41+43)/6=43
S^2=【(43-43)^2+(45-43)^2+(44-43)^2+(42-43)^2+(41-43)^2+(43-43)^2】/6
=(0+4+1+1+4+0)/6
=10/6
3、协方差计算公式



例:Xi 1.1 1.9 3,Yi 5.0 10.4 14.6
解:E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2
E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10
E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02
Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02
4、相关系数计算公式



解:由上面的解题可求X、Y的相关系数为
r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979
表明这组数据X,Y之间相关性很好!



扩展资料:

1、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。期望收益率是投资者在投资时期望获得的报酬率,收益率就是未来现金流折算成现值的折现率,换句话说,期望收益率是投资者将预期能获得的未来现金流折现成一个现在能获得的金额的折现率。。
2、方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。
3、协方差(Covariance)在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差,这与只表示一个变量误差的方差不同。
4、相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔逊相关系数。
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