协方差的性质是什么?
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)
2021-01-25 广告