協方差中Cov X,Y E XY E X E Y ,這裡

時間 2021-05-07 19:59:06

1樓:匿名使用者

和e(x)一樣啊。e(x)=西格瑪x/n,所以e(xy)=西格瑪(x*y)/n。事實上就這麼算的。。。

舉例?x1=3,x2=4,x3=8,y1=2,y2=5,y3=5

e(xy)=(3*2+4*5+8*5)/3=66/3=22

協方差中cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y),這裡的e(xy)怎樣計算,舉個例子唄

2樓:釋捷源昱

和e(x)一樣啊。e(x)=西格瑪x/n,所以e(xy)=西格瑪(x*y)/n。事實上就這麼算的。。。

舉例?x1=3,x2=4,x3=8,y1=2,y2=5,y3=5

e(xy)=(3*2+4*5+8*5)/3=66/3=22

3樓:

更具定義,二次積分。例如f(x,y)=1 (0≤x≤a,0≤y≤b)

e(xy)=∫∫xyf(x,y)dxdy=¼a²b²

協方差中cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y),這裡的e(xy)怎樣計算,舉個例. 10

4樓:匿名使用者

e(xy)即xy的期望值,求出每個xy對應的概率a,e(xy)=求和(xiyi)ai.

連續型隨機變數的協方差中的e(x)e(y)怎麼求

5樓:好聽_使用者名稱

e(x)就是x的平均值

你就想成你每次考試,比如2次考100,一次0分,一共3次,就是(2/3)*100+(1/3)*0=66.6分

密度函式設成f(x,y) 就相當於上文(2/3),(1/3)積分就是求非常多個小東西的和,只不過這些東西是有實數那麼多,求和就是離散的和,一般是有限個東西的和,最多就是整數那麼多個和,不要把積分想的很神聖

(重積分)x*f(x,y)就是e(x)

(重積分)y*f(x,y)就是e(y)

(重積分)xy*f(x,y)就是e(xy)

關於二元離散型隨機變數的協方差的計算公式cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y)中,e(ey)是怎麼算出來呢?

6樓:虎彪萬金油

e(xy)吧?

就是x乘y的期望如

\ y 0 1

x0 0.25 0.25

1 0.25 0.25

e(xy)=0*0*0.25

+0*1*0.25

+1*0*0.25

+1*1*0.25

=0.25

cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y)怎麼出來的 10

7樓:匿名使用者

cov(x,y)=e(((x-e(x))(y-e(y))) 根據協方差定義

=e(xy-xe(y)-ye(x)+e(x)e(y))=e(xy)-e(x)e(y)-e(x)e(y)+e(x)e(y)=e(xy)-e(x)e(y)

(因為e(x)和e(y)可以看作常數)

8樓:匿名使用者

好像協方差的定義就是這麼個意思把

9樓:歐陽菖澤

這個是統計學的公式,協方差計算方法之一。

老師只是說背,沒讓算的

10樓:匿名使用者

高文化的東西..不懂.

cov(x,y)=e[(x-e(x))(y-e(y))]是什麼意思

11樓:匿名使用者

這就是x、y協方差的計算方法,

兩個實數隨機變數x與y之間的協方差定義為:

cov(x,y)=e[(x-e(x))(y-e(y))]用於衡量兩個變數的總體誤差

其中e(x)、e(y)分別是x和y的期望值不明白看看這裡啊,挺詳細的

關於二元離散型隨機變數的協方差的計算公式cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y)中,e(ey)是怎麼算出來呢?

12樓:匿名使用者

方法如下:

cov(x,y)=σ(i=1->n) [xi-e(x)][yi-e(y)] / ^0.5

然後求cov (x,y)怎麼求呀~關鍵我不知道e(xy)怎麼求....謝謝大家幫忙啦~

13樓:匿名使用者

cov(x,y) = 0

--------

解析:xy 0 1f(xy) 1-pq pq

e(xy) = pq

cov(x,y) = e(xy) - e(x)e(y) = pq - pq = 0

連續型隨機變數的協方差中的E(X)E(Y)怎麼求

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