相关函数的协方差的性质 协方差的5261性质：1、Cov(X，4102Y)=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)。由协方1653差定义，可以看出Cov(X，X)=D(X)，Cov(Y，Y)=D(Y)。协方差函数定义为：若X(t)=Y(t)+i*Z(t)，Y，Z为实过程，则称X(t)为复随机过程，相关函数定义为：扩展资料协方差反映了两个变量之间的相关程度：协方差是两个变量与自身期望做差再相乘，然后对乘积取期望。也就是说，当其中一个变量的取值大于自身期望，另一个变量的取值也大于自身期望时，即两个变量的变化趋势相同，此时，两个变量之间的协方差取正值。反之，即其中一个变量大于自身期望时，另外一个变量小于自身期望，那么这两个变量之间的协方差取负值。当x与y变化趋势一致时，两个变量与自身期望之差同为正或同为负，其乘积必然为正，所以其协方差为正；反之，其协方差为负。所以协方差的正负性反映了两个变量的变化趋势是否一致。再者，当x和y在某些时刻变化一致，某些时刻变化不一致时，在第一个点，x与y虽然变化，但是y的变化幅度远不及x变化幅度大，所以其乘积必然较小。在第二个点，x与y变化一致且变化幅度都很大，因此其乘积必然较大，在第三个点，x。
请问两个随机变量XY不独立，他们的协方差cov(X，Y)已知，请问怎么计算两者乘积的期望E(XY)？ 利用协方差的公式啊COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=EXY-EX*EY那么EXY=COV(X，Y)+EX*EYEX，EY，COV(X，Y)都已知，就可以算出来了。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov(X，Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。扩展资料：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)。由协方差定义，可以看出Cov(X，X)=D(X)，Cov(Y，Y)=D(Y)。某城市有10万个家庭，没有孩子的家庭有1000个，有一个孩子的家庭有9万个，有两个孩子的家庭有6000个，有3个。
设Y（t)=Xt＋a，t∈T，其中X为随机变量，a为常数，且E（X)=u，D（X)=σ2，试求随机过程{Y（t)，t∈T}的均值函数与自协方差 mY(t)=EY(t)=E(Xt+a)=tEX+a=tu+a ；nbsp；RY(t1，t2)=EY(t1)Y(t2)=E(Xt1+a)(Xt2+a)=t1t2EX2+at1EX+at2EX+a2=t1t2(σ2+u2)+a(t1+t2)u+a2 ；nbsp；CY(t1，t2)=RY(t1，t2)-mY。
请问两个随机变量XY不独立，他们的协方差cov(X，Y)已知，请问怎么计算两者乘积的期望E(XY)？ 利用协方差的公式啊COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=EXY-EX*EY那么EXY=COV(X，Y)+EX*EYEX，EY，COV(X，Y)都已知，就可以算出来了。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的。
一平稳随机过程X（t），自相关函数为R(T)，a为常数，试以X（t）的自相关函数表示随机过程Y(t)=X(t+a)-X(t)的自相关函数 应该是这个答案：2R(T+a)-R(T)-R(T+2a)
设随机过程X(t)的均值为mx(t)，自协方差函数为Bx(s，t)=E(X(s)-mx(t))(X(t)-mx(t))，Y(t) 均值函数主要用于预测系列随机程我举例用X(t)表示第t平均气温我预测呢候要用均值函数算EX(t)算t气温期望预测自相关函数主要用于物理表示t刻事件发与s刻事件发相关性我由定义E(X(s)X(t))=Cov(X(s)X(t))+EX(s)EX(t)，独立同布随机程若EX（t）=0，则自相关函数二者协差
已知随机向量（X，Y）的协方差矩阵V为（4 3 3 5）求随机向量（X+3Y，2X-Y）的协方差矩阵和相关系数矩阵 D（X）=4，D（Y）=5，COV（X，Y）=3D（X+3Y）=4+9×5+6×3=67，D（2X-Y）=16-12+5=9COV【（X+3Y），（2X-Y）】=8+15-15=8随机向量（X+3Y，2X-Y）的协方差矩阵（67，8，8，9）相关系数矩阵（1，8/3根号（67），8/3根号（67），1）
如何计算正态随机过程平方的协方差函数 机过程的定义：如果对于任意和以及有：则称为严平稳随机过程，或称狭义平稳随机过程。二。平稳随机过程的数字特征：1），平稳随机过程的数学期望与时间无关2），平稳随机过程的方差与时间无关3）其中：4）平稳随机过程的数学期望及方差与无关，它的自相关函数和协方差函数只与时间间隔有关；随机过程的这种“平稳”数字特征，有时就直接用来判断随机过程是否平稳。即若一个随机过程的数学期望及方差与时间无关，而其相关函数仅与有关，即我们就称这个随机过程是广义平稳的。三。宽平稳随机过程（广义平稳）：若的数学期望为常数，且自相关函数只与有关，则称为宽平稳随机过程，或称广义平稳随机过程。不难看出，严平稳过程一定是宽平稳过程，反之，不一定。但对于正态随机过程两者是等价的。后面，若不加特别说明，平稳过程均指宽平稳过程。四。联合宽平稳随机过程：若，是宽平稳过程，且其中：。则称和为联合宽平稳随机过程。
