二维随机向量的数学期望E与协方差σ |
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目录 1. 二维随机向量(X,Y)的数学期望EX, EY 2. 二维随机向量函数z=g(X,Y)的数学期望EZ 3. 二维随机向量(X,Y)的方差DX, DY 4. 二维随机向量的性质(和、积的数学期望E与方差D) 5. 二维随机向量的协方差COV和相关系数ρ 5.1 协方差COV定义 5.2 协方差COV的性质 5.3 相关系数ρ 1. 二维随机向量(X,Y)的数学期望EX, EY离散形式 和 连续形式,求向量中的单个变量的期望: (有的地方用符号 求协方差的一个公式 可以看出 协方差COV 与 随机变量X,Y的相关性 协方差的符号是有意义的: 协方差为正,说明两变量同向变化;协方差为负,二者反向变化;协方差为0,说明二者变化不相关,即二者独立。
二元随机变量X,Y的方差D和协方差COV的关系 性质:相关系数的绝对值一定小于等于1,证明如下:
参考: 二元变量数学期望与方差 - 道客巴巴 |
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