协方差有什么用

X乘以Y的期待算法见期待的公式

方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数.在概率论和数理统计中,方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度.在许多实际问题中,研究随机变量和均值之间的偏离程度有着

方差(Variance)是实际值与期望值之差的平方平均数,而标准差(Standarddeviation)是方差的算术平方根.协方差用的比较少,主要是度量两个变量的相关性（在股票方面有应用）.

是同样的东西,只不过方差-协方差矩阵是更为精确的说法,因为对于多维随机变量,他的对角线元素其实是每维向量本身的方差.一般来讲,在金融数学或者测绘数学中倾向于说方差-协方差矩阵,而理论的概率统计学中一般

主成分分析得分系数与原变量标准化后的协方差阵的特征向量是一个东西

以上特征值均用于数据统计,一般而言,统计只能针对有限的样本进行统计,故以下描述均基于样本统计.假设样本为xi,i=1...n,E(x)为样本的算术平均值残差vi=xi-E(x);残差的个数与样本中数据

协方差covar()COVAR函数的作用：返回协方差,即每对数据点的偏差乘积的平均数,利用协方差可以决定两个数据集之间的关系.例如,可利用它来检验教育程度与收入档次之间的关系.语法：COVAR(arr

协方差科技名词定义中文名称：协方差英文名称：covariance定义1：变量xk和xl如果均取n个样本,则它们的协方差定义为,这里分别表示两变量系列的平均值.协方差可记为两个变量距平向量的内积,它反映

连加符号你肯定知道吧,对应的（x,y）与其均值之差再相乘,逐项展开就是协方差=[(1-3.5)(3-13)]*[(2-3.5)(6-13)]*[(3-3.5)(9-13)]*[(4-3.5)(15-1

K阶原点矩,和k阶中心矩.期望就是一阶原点矩,方差就是二阶中心矩.

方差描述了一组数列的波动情况,如果一个数列都是1种数,如1,1,1,1,1,1那么它的方差为0期望其实就是一组数的平均值协方差是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法两个不同参数之间的方差

Cov（X,Y）=E(XY)-E(X)E(Y)=E[X-E(X)][Y-E(Y)].

协方差矩阵呀根据定义就可以知道两者的不同呀协方差本质是统计学里的最小方差吧再问：可是我查到的资料里有的是基于相关系数矩阵，是不是不同情况不同矩阵呢？再答：不是的呀你看那个定义相关系数=协方差/（X标准

协方差就是协方差矩阵的交叉项.首先齐鲁石化和上海机场的协方差,是等于上海机场和齐鲁石化的协方差,公式化就是Cov（X,Y）=Cov（Y,X）这也是为什么协方差矩阵是对称的.协方差的（1,2）位置是2.

协方差矩阵为零说明两个矩阵中的一个是有问题的,所以你要检查一下数据是不是正确,程序是不是出现意外错误了.协方差矩阵为零一般不会发生.

定义1：变量xk和xl如果均取n个样本,则它们的协方差定义为,这里分别表示两变量系列的平均值.协方差可记为两个变量距平向量的内积,它反映两气象要素异常关系的平均状况.定义2：度量两个随机变量协同变化程

表示两个变量的总体的误差.可以看为是方差的推广（一维到二维）.看下面的定理你应该会更理解一些：cov(X,X)=D(X)

在统计学与概率论中,协方差矩阵是一个矩阵,其每个元素是各个向量元素之间的方差.是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广.假设X是以n个标量随机变量组成的列向量,并且μk是其第k个元素的期望值,即,μ

关联性,如果ij元接近1,第i,第j个量有正比例关系,如为-1则有负比例关系,如接近0,他们之间没有关系

表示E(XY)-E(X)E(Y)=0即E(XY)=E(X)E(Y)表示X,Y独立