到底什么是协方差，它的公式是什么？ 对于二维随2113机变量（X，Y），如果有X与Y相互独立，则5261有E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=0。根据逆否命题可知，4102如果 式子E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}不等于0，则1653X，Y不相互独立，X，Y不相互独立则存在某种关系，用 该式E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 表示这种关系，这个式子表示的量称为X与Y的协方差。对二维随机变量（X，Y），若E(X)，E(Y)，E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 都存在，则称 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 为X与Y的协方差（或相关距），记为Cov(X，Y)Cov(X，Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}由此得出的结论为：1。若X，Y相互独立，则 Cov(X，Y)=02。展开协方差公式（将E放入括号里边）Cov(X，Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}E[XY-XE(Y)-YE(X)+E(X)E(Y)]E(XY)-E[XE(Y)]-E[YE(X)]+E[E(X)E(Y)]E(XY)-E(X)E(Y)-E(Y)E(X)+E(X)E(Y)E(XY)-E(X)E(Y)此式为协方差另一公式(因为E(X)，E(Y)均为已知期望值，所以是常数，E(X)E(Y)也是常数，而常数的期望是常数本身，所以EE(X)=E(X)，EE(Y)=E(Y)，E[E(X)E(Y)]=E(X)E(Y)）
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已知二维随机向量 (X，Y)的密度函数f(x，y)=1/3(x+y)，求协方差C。 已知二维随机向量(X，Y)的密度函数f(x，y)=1/3(x+y)，求协方差C.已知二维随机向量(X，Y)的密度函数f(x，y)=1/3(x+y)，求协方差Cov(X，Y)大学问题，挺有意思的，先求恩，记得是先区分。
相关系数怎么计算
