如何求多个随机变量（>2）的乘积的期望？假设各个随机变量的期望以及互相之间的协方差已知 两个随机变量的情况下，E[XY]=E[X]E[Y]+Cov(X，Y)这个能否推广到多个随机变量的情况？另，已知E[X]，E[Y]…
如何判断两个随机变量是否存在关系 随机变量之间的关系有相关、不相关和独立。相关不相关可以用相关系数（协方差除以两个随机变量的标准差乘积）求得，如果相关系数等于0，。
如何证明协方差为零的两个随机变量并不独立 如果两个变量的bai协方差du为正，那么两个变量的变zhi化趋势一致，即一个变量如果dao变大，版那么这个变量也会变大权。如果协方差为负，那么两个变量的变化趋势想反。如果为0，说明两个变量不相关。协方差虽然在一定程度上能够反映了X和Y相关间的联系，但它还是受X与Y量纲的影响。所以再计算X与Y的协方差之前，先对X与Y进行标准化变换。扩展资料：注意事项：比如有100个样本，每个样本10个属性，那么计算得到的协方差矩阵一定是10*10的，而不是100*100的，这个一定要注意。协方差矩阵主要是为了分析属性与属性之间的相关性，而非样本与样本之间的相关性。利用协方差矩阵可以测量性别与剩下三个属性的相关程度，计算值为负值，比如胡子和岁数的协方差值计算为负，那么说明呈负相关，胡子越少，越年轻。如果为正值，比如皱纹和岁数的协方差矩阵为正值，那么呈正相关，即皱纹越多越年轻。参考资料来源：-协方差参考资料来源：-随机变量
两个随机变量独立和两个变量协方差为零是不是一回事 不是一回事.协方差为0则不相关独立一定不相关，但是不相关不一定独立.a为0到2pi上的随机值，X=cosa，Y=sina，则X和Y的协方差为0，但是X，Y两者不独立.
两个随机变量的协方差cov（ξ，η）=0，则ξ与η什么关系？ 表示E(XY)-E(X)E(Y)=0即E(XY)=E(X)E(Y)表示X，Y独立
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。
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)，。
如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？ 其背后的原理为何可以达到衡量「相关性」的效果？公众号：金融极客。银行IT人，爱好电影、旅行 最喜欢通俗易懂地解释一个事情。一、协方差： 可以通俗的理解为：两个变量在。
