★协方差★协方差计算公式推导过程.谢谢 协方差：协方差表示的是两个变量的总体的误差.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.协方差公式：X，Y为两个随机变量；COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]
协方差到底是什么意思啊？ 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。扩展资料协方差函数在概率论和统计学中，协方差是一种两个变量如何相关变化的度量，而协方差函数或核函数，描述一个随机过程或随机场中的空间上的协方差。对于一个随机场或随机过程Z(x)在定义域D，一个协方差函数C(x，y)给出在两个点x和y的值的协方差：C(x，y)在两种情况下称为自协方差函数：在时间序列(概念一致，除了x和y指时间点而不是空间点)，以及在多变量随机场（指变量自己的协方差，而不是互协方差）。参考资料来源：-协方差
平稳过程的协方差函数为什么在t=0取最大值，即C(t)的绝对值为什么小于或等于C(0)？ 你这里的协方差函数指的是“自协方差函数”，因此它的最大值发生在t=0处。协方差函数来自相关函数，t=0时的自相关函数或自协方差函数值就是时间历程自己对自己的相关性的。
用excel算协方差用哪个函数？ 语法：COVAR(array1，array2)Array1 第一个所含数据为整数的单元格区域。Array2 第二个所含数据为整数的单元格区域。说明：参数必须是数字，或者是包含数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。如果 array1 和 array2 所含数据点的个数不等，则函数 COVAR 返回错误值#N/A。如果 array1 和 array2 当中有一个为空，则函数 COVAR 返回错误值#DIV/0。协方差计算公式为：其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(array1)和 AVERAGE(array2)，且 n 是样本大小。
就是证明协方差函数有遍历性的充分必要条件 海是你的镜子，你在波涛无尽，还有目光坦白得惊人的女子.去改变那些屈辱的岁月，在那里我们一切愿望得到奇妙的满足，却总是期待于我自己本身，流下他这无怨的泪水哈哈
相关函数的协方差的性质 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)，。
为什么协方差的绝对值COV(X，Y)小于√D(X)D(Y) COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y) D(X)D(Y)=E(X-E(X))E(Y-E(Y)) 具体证明参见： 柯西-施瓦茨不等式的证明
协方差的大小比较，是绝对值大的大吗 绝对值越大，说明随机变量的独立性越小，若是不计较随机变量的相互关系，那么绝对值越大协方差越大。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。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。扩展资料性质：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)由协方差定义，可以看出Cov(X，X)=D(X)，Cov(Y，Y)=D(Y)
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。
协方差怎么计算，请举例说明 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。
