数学期望E(XY)怎么计算是这公式 Cov(X，Y)=E(XY)--E(X)(Y)其中E(X)(Y)这个会算。但是这个E(XY)不会算啊
协方差怎么计算，请举例说明 cov(x，y)=EXY－EX*EY协方差的定2113义，EX为随机变量X的数5261学期望4102，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论1653cov(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 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X)=(1.1+1.9+3)/3=2E(Y)=(5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(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=0.77D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93X，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。扩展资料：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。
数学期望E(XY)怎么计算 如果X、Y独立，则：E(XY)=E(X)*E(Y)如果不独立，可以用定义计算：先求出X、Y的联合概率密度，再用定义.或者先求出Cov(x，y)再用公式 Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)*E(Y)，D（X±Y）=D（X）+D(Y)±2*Cov(X，Y)
协方差的算法 COV(X，Y)=E{(X-E(X))(Y=E(Y))}是协方差的定义式，把它展开，很容易得到：COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)，具体计算协方差都是用后一个式子，这方便多了。如果已知X与Y的分布列，。
请教财务管理贝塔系数求法公式到底什么意思，如图.cov，var 那两个式子都代表什么稍微好懂点，请教财务管理贝塔系数求法公式到底什么意思，如图.cov， var 那两个式子都代表什么稍微好懂点，我知道cov是协方差，但是具体是什么意思呢，最好举个例子.
协方差公式：COV（X，Y）= E（XY）-EXEY 中间的过程是怎样的？E 怎么乘进去的
急求：关于求和符号Σ的运算公式和性质 以及 数学期望E的运算公式和性质。。尽量全一些~~ 谢谢~~ 1、求和符号Σ的运算公式和性质：7a64e4b893e5b19e31333431356661公式：∑ai（i=1…），∑表示连加，右边写通式，上下标写范围，∑称为连加号，意思为：a1+a2+…+an=n。“i”表示通项公式中i是变量，随着项数的增加而逐1增加，“1”表示从i=1时开始变化，上面的“n”表示加到i=n，“ai”是通项公式。性质：∑（cx）=c∑x，c为常数。2、数学期望E的运算公式和性质：公式：如果X、Y独立，则：E(XY)=E(X)*E(Y)。如果不独立，可以用定义计算：先求出X、Y的联合概率密度，再用定义。或者先求出Cov(x，y)再用公式 Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)*E(Y)，D（X±Y）=D（X）+D(Y)±2*Cov(X，Y)。性质：当X和Y相互独立时，扩展资料：例子某城市有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个孩子的家庭有3000个。则此城市中任一个家庭中孩子的数目是一个随机变量，记为X。它可取值0，1，2，3。其中，X取0的概率为0.01，取1的概率为0.9，取2的概率为0.06，取3的概率为0.03。则，它的数学期望即此城市一个家庭平均有小孩1.11个，当然人不可能用1.11个来算，约等于2个。设Y是随机变量X的函数：是连续函数）它的分布律为若绝对收敛，。
COV是概率论里的什么符合？ 协方差若两个随机变量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.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))].协方差与方差之间有如下关系：D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y)因此，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).协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异.为此引入如下概念：定义ρXY=COV(X，Y)/√D(X)√D(Y)，称为随机变量X和Y的相关系数.定义若ρXY=0，则称X与Y不相关.即ρXY=0的充分必要条件是COV(X，X)=0，亦即不相关和协方差为零是等价的.定理设ρXY是随机变量X和Y的相关系数，则有（1）∣ρXY∣≤1；（2）∣ρXY∣=1充分必要条件为P{Y=aX+b}=1，（a，b为常数，a≠0）定义设X和Y是随机变量，若E(X^k)，k=1，2，.存在，则称它为X的k阶原点矩，简称k阶矩.若E{[X-E(X)]^k}。
数学期望E(XY)怎么计算 如果X、Y独立，则：E(XY)=E(X)*E(Y)如果不独立，可以用定义计算：先求出X、Y的联合概率密度，再用定义。或者先求出Cov(x，y)再用公式 Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)*E(Y)，D（X±Y）=。
高中数学问题方差值和期望值之间都有哪些转换公式 设 Var 是方差，E 是期望值，Cov 是协方差，则单变量 X：Var(X)＝E(X^2)-[E(X)]^2＝E[(X-E(X))^2]双变量 X，Y：Cov(X，Y)＝E(XY)-E(X)E(Y)＝E[E(X-E(X))*E(Y-E(Y))]
