怎么计算自协方差函数？ 也叫做自协方差函数，指的是在空间随机场Z（x）中，点x和x+h处两个随机变量z(x)和在z(x+h）的二阶混合中心距.
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.
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，62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333366303131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。
