cov(x,y)公式是什么？

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cov(x,y)公式是：

D(X)=E(X²)-E²(X)=(1.1²+1.9²+3²)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77

D(Y)=E(Y²)-E²(Y)=(5²+10.4²+14.6²)/3-100=15.44 σy=3.93

X,Y的相关系数：

r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979

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。 

如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。

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。

协方差与方差之间有如下关系：

D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y)

D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y)

协方差与期望值有如下关系：

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)。

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}，k=1，2，...存在，则称它为X的k阶中心矩。

若E{(X^k）（Y^p)}，k、l=1，2，...存在，则称它为X和Y的k+p阶混合原点矩。

若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l }，k、l=1，2，...存在，则称它为X和Y的k+l阶混合中心矩。

显然，X的数学期望E(X)是X的一阶原点矩，方差D(X)是X的二阶中心矩，协方差Cov(X，Y)是X和Y的二阶混合中心矩。

在统计学中，cov(x, y)表示随机变量 x 和 y 之间的协方差（covariance）。协方差用来衡量两个随机变量的线性关系程度，即它们的变化趋势是否同向或反向。
协方差可以通过以下公式计算：
cov(x, y) = E[(x - μx)(y - μy)]
其中，E表示期望值（即均值），μx表示变量 x 的均值，μy表示变量 y 的均值。
简而言之，计算协方差的步骤是：
1. 对于每一个样本，分别将 x 和 y 的值减去各自的均值
2. 将每个样本的 x 和 y 的差乘在一起
3. 对所有的差乘值取平均值，即计算期望值
协方差的值可以为正、负或零，表示两个变量之间的线性关系的方向和强度。具体解释如下：
- 正值表示两个变量具有正向线性关系，即当一个变量增加时，另一个变量也倾向于增加。
- 负值表示两个变量具有负向线性关系，即当一个变量增加时，另一个变量倾向于减少。
- 零表示两个变量之间没有线性关系。
需要注意的是，协方差无法直接比较两个变量之间的关系强度，因为它的大小受到变量尺度的影响。为了比较变量之间的关系强度，常常使用相关系数来标准化协方差。

相关系数的计算
答：公式描述：公式中Cov(X，Y)为X，Y的协方差，D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。若Y=a+bX，则有：令E(X) =μ，D(X) =σ。则E(Y) = bμ＋a，D(Y) = bσ。E(XY) = E(aX + bX) = aμ＋b(σ＋μ）。Cov(X，Y) = E(XY)−E(X)E(Y) = bσ。变量间的这种相互...

求cov(x,y)
答：Cov(x,y)=E(XY)-E(X)E(Y),其中若知道X,Y的分布则X,Y很容易求，关键求XY的数学期望，若用定义做此时对x*y*f(x,y)积分，积分域为R，求出E（XY）后Cov(X,Y)就有了。

设离散型随机向量(X,Y)的分布律如下 ,求Cov(X,Y)
答：20)+5*(0.15+0.02+0.03)；E(X)=1*(0.12+0.05+0.15)+2*(0.03+0.25+0.02)+3*(0.15+0.20+0.03)；E(XY)=1*1*0.12+1*2*0.03+1*3*0.15 +3*1*0.05+3*2*0.25+3*3*0.20 +5*1*0.15+5*2*0.02+5*3*0.03；Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。

协方差计算公式
答：协方差的计算的回答如下：协方差是用于衡量两个随机变量之间关系的统计量，它可以衡量两个变量的变化趋势是否一致，以及变化的程度。协方差的计算公式如下：协方差公式：Cov(X,Y)=E[(X-μ_X)(Y-μ_Y)]其中，Cov(X,Y)表示两个随机变量X和Y的协方差，E[]表示期望值，μ_X和μ_Y分别表示X和Y...

相关系数r的计算公式是什么?
答：公式描述：公式中Cov(X，Y)为X，Y的协方差，D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。若Y=a+bX，则有：令E(X) = μ，D(X) = σ。则E(Y) = bμ + a，D(Y) = bσ。E(XY) = E(aX + bX) = aμ + b(σ + μ)。Cov(X，Y) = E(XY) − E(X)E(Y) = bσ。应用...

cov(x, y)表示什么?
答：在统计学中，cov(x, y)表示随机变量 x 和 y 之间的协方差（covariance）。协方差用来衡量两个随机变量的线性关系程度，即它们的变化趋势是否同向或反向。协方差可以通过以下公式计算：cov(x, y) = E[(x - μx)(y - μy)]其中，E表示期望值（即均值），μx表示变量 x 的均值，μy表示...

关于二元离散型随机变量的协方差的计算公式Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E...
答：方法如下：Cov(X,Y)=Σ(i=1->n) [Xi-E(X)][Yi-E(Y)] / {Σ(i=1->n) [Xi-E(X)]^2[Yi-E(Y)]^2}^0.5

统计学中的,估计标准误差Sxy的计算公式是什么?_?
答：协方差公式Sxy=cov(X,Y)=E[(x-E(X))(y-E(Y))]均方根误差是预测值与真实值偏差的平方与观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。标准误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。...

cov(y)代表什么
答：cov（y）代表协方差。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))^T]。即COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y);另一种解法：已知随机变量X,Y的方差D(X),D(Y),得COV(X,Y)=[D(X)+D(Y)-D(X+Y)]/2 另外：在...

什么是协方差函数?
答：=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)。协方差函数定义为：若X(t)=Y(t)+i*Z(t)，Y,Z为实过程，则称X(t)为复随机过程，相关函数定义为：...