协方差的性质是什么?

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2021-11-05 · 学习是一条永无止境的路,努力才出彩人生。
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定义1:变量xk和xl如果均取n个样本,则它们的协方差定义为 ,这里 分别表示两变量系列的平均值。协方差可记为两个变量距平向量的内积,它反映两气象要素异常关系的平均状况。定义2:度量两个随机变量协同变化程度的方差。

协方差 

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。 如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反,即其中一个大于自身的期望值,另外一个却小于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是负值。

性质

若两个随机变量X和Y相互独立,则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0,因而若上述数学期望不为零,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。 

协方差与方差之间有如下关系:

D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)

D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y)

协方差与期望值有如下关系:

Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)

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)

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2021-01-25 广告
协方差 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。 如果两个变量的变化趋势一致... 点击进入详情页
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