協(xié)方差計算舉例？CoV（x，y）=exy-ex*ey協(xié)方差的定義。Ex是隨機變量x的數(shù)學期望，同樣，exy是XY的數(shù)學期望，這很麻煩。我建議你看看概率論中協(xié)方差的定義。Ex是隨機變量x的數(shù)學期望，同樣

協(xié)方差計算舉例？

CoV（x，y）=exy-ex*ey

協(xié)方差的定義。Ex是隨機變量x的數(shù)學期望，同樣，exy是XY的數(shù)學期望，這很麻煩。我建議你看看概率論中協(xié)方差的定義。Ex是隨機變量x的數(shù)學期望，同樣，exy是XY的數(shù)學期望，這很麻煩。我建議你看看概率論

例子：[Xi 1.11.93

Yi 10.4 14.4 14.4 14.6

e（x）（1.1 1.9 3/9.9 3/3=2]e（y）（5.0 10.4 14.4 14.6）/3=10]e（XY）（1.1×5.0 1.9×10.4 3×14.4 3×14.4 3×14.4 3.4 3×14.4 3.4 3.4 3.4 14.4 14.4 14.4 14.6

]e（1.1.1 1 1 1 1 1.4 14.4 1.9×10.9×10.4 3×14.4 3.4.4.4（1.4.4.4.4.4,4.4.4.4.4.4 14.4 14.4 14.4.4,4 14.4.4,14.4.4,14.4.4,4.4.4）（y）=（5^2 10.4^2 14.6^2）/3-100=15.44σy的相關系數(shù)=3.93

x，y:

R（x，y）=cov（x，y）/（σx，σy）=3.02/（0.77×3.93）=0.9979

表示X和y之間有很好的相關性

cov（X，y）=exy ex*ey

協(xié)方差的定義，ex是隨機變量X的數(shù)學期望，同樣，exy是XY的數(shù)學期望，這很麻煩。我建議你看看概率論cov（x，y）=exy ex*ey。

協(xié)方差的定義，ex是隨機變量x的數(shù)學期望，同樣，exy是XY的數(shù)學期望，非常麻煩，建議大家看一下概率論。

舉個例子，如下所示：在]Xi 1.1 1 1.1 1 1.9 1.9 14.4 14.4 14.4 14.6/5.0 10.4 14.4 14.4 14.4 14.6/4.4 14.9 14.9,3.9,3,9,3，5.0 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 14 14 14 14.4 14 14 14 14 14.4 4 4.4.4 4.4 4 4.4 4.4 4 4.4 4.4 4 4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.4.6.6

10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10.6.6.6.6

e（x x x）10 10 10 10 10 10 10 44σy=3.93

x，y:

R（x，y） =cov（x，y）/（σx，σy）=3.02/（0.77×3.93）=0.9979

表明x和y之間的相關性非常好?。▍f(xié)方差）是概率論和統(tǒng)計學中用來度量兩個變量總誤差的一種方法。方差是協(xié)方差的特例，即兩個變量相同時。

協(xié)方差表示兩個變量的總誤差，這與只有一個變量的誤差不同。如果兩個變量的變化趨勢是一致的，即其中一個大于自己的期望值，另一個大于自己的期望值，那么兩個變量之間的協(xié)方差為正。如果兩個變量的變化趨勢相反，即一個大于自己的期望值，而另一個小于自己的期望值，則兩個變量之間的協(xié)方差為負。