协方差如何计算

1. 协方差如何计算

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))]。 

注意 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]= E(XY)-E(X)E(Y)

2. 协方差的计算

cov(X,Y)=COV(X,3X-2)=COV(X,3X)+COV(X,-2)=COV(X,3X)+0=3COV(X,X)=3D(X)

注：任何常数与变量的协方差均为零

3. 协方差是怎么计算的？

协方差计算式为COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。这里的E[X]代表变量X的期。
协方差用于表示变量间的相互关系，变量间的相互关系一般有三种：正相关，负相关和不相关。
正相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越大；x越小y越小则x和y为正相关。
负相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越小；x越小y越大则x和y为负相关。
不相关：假设有两个变量x和y，若x和y变化无关联则x和y为负相关。

协方差在农业上的应用：
农业科学实验中，经常会出现可以控制的质量因子和不可以控制的数量因子同时影响实验结果的情况，这时就需要采用协方差分析的统计处理方法，将质量因子与数量因子（也称协变量）综合起来加以考虑。
比如，要研究3种肥料对苹果产量的实际效应，而各棵苹果树头年的“基础产量”不一致，但对试验结果又有一定的影响。要消除这一因素带来的影响，就需将各棵苹果树第1年年产量这一因素作为协变量进行协方差分析，才能得到正确的实验结果。
以上内容参考：百度百科-协方差

4. 协方差怎样计算？

由协方差性质Cov(X1+X2，Y)=Cov(X1，Y)+Cov(X2，Y)得
Cov(Z,A)=Cov(Z,2X+Y-1)=2Cov(Z,X)+Cov(Z,Y)-0=25
不懂再问
还望采纳

5. 协方差怎们算？

Cov（X,Y）=E(XY)-E(X)E(Y)=E[X-E(X)][Y-E(Y)].

6. 协方差怎么算呀？

您好，你的问题，我之前好像也遇到过，以下是我原来的解决思路和方法，希望能帮助到你，若有错误，还望见谅！展开全部
1、列联系数，简称c系数，主要用于大于2×2列联表的情况。当列联表中的两个变量相互独立时，系数c=0，但它不可能大于1，这一点从式（9.7）中也可以反映出来。
c系数的特点是，其可能的最大值依赖于列联表的行数和列数，且随着R和C的增大而增大。例如，当两个变量完全相关时，对于2×2表，c=0.7071；对于3×3表，c=0.8165；而对于4×4表，c=0.87。
2、协方差，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。 
3、Cramer V系数，是线性代数中一个关于求解线性方程组的定理。它适用于变量和方程数目相等的线性方程组，是瑞士数学家克莱姆（1704-1752）于1750年，在他的《线性代数分析导言》中发表的。
其实莱布尼兹〔1693〕，以及马克劳林〔1748〕亦知道这个法则，但他们的记法不如克莱姆。对于多于两个或三个方程的系统，克莱姆的规则在计算上非常低效；与具有多项式时间复杂度的消除方法相比，其渐近的复杂度为O（n·n！）。非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！

7. 协方差怎么算

问题一：协方差怎么算？？  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 
  
   问题二：两支股票的协方差怎么算啊  首先用简单的语言来说说什么是协方差，方差用来描述一组数据的波动或者分散程度；方差实际上是方差的一种特殊情况，即主要变量为两个相同变量时。协方差衡量两个变量的总体误差，具体计算公式可以百度……利用公式可以计算出股票A的期望收益率为4.67%，B股票的期望收益率为22.33%，进一步能够计算能够得到协方差为1%。这种知识类的在百度上搜一下，按照公式算就可以了。对于公司有问题可以进一步提问。 
  
   问题三：协方差怎么计算  在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。 
  2.期望值分别为E(X) = μ 与 E(Y) = ν 的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为： 
  COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))] 
  等价计算式为COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y) 
  
   问题四：协方差怎么计算，请举例说明  你好，请采纳！ 
  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 14.6 
  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 
  此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77 
  D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93 
  X,Y的相关系数： 
  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!

8. 协方差如何计算

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))].
  注意 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]= E(XY)-E(X)E(Y)