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。
请问什么是协方差的逆，我在医学统计学的判别分析中遇到的一个概念，请哪位明白的讲解一下. 因为在分析中经常用到矩阵，因为有好多协方差，所以这些协方差就构成了一个协方差矩阵，它的逆就是逆矩阵的意思，概念是 A*B=I(单位矩阵)，那就称A，B互为逆矩阵了，公式不好写，还是看书吧，好像是A经过初等转换成I，然.
心理学实验数据，关于协方差和重复测量方差分析，谢谢大神 这样的，如果是重复测量方差分析需要三个时间水平以上，否则球型检验的假设也不会符合，我试过，两个时间点的球型检验自由度为零，sig是个点，也就是说不显示。前后测只有两个时间点，你这个属于前后测协方差的问题，我个人觉得你还是重新学一下协方差，略简单，感觉你需要自己去了解更多~加油
