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协方差和相关系数例题
如何用
协方差
判断线性
相关系数
答:
D(Y)=D(-3X+5)=9D(X)
协方差
:COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=E(X(-3X+5))-E(X)( -3E(X)+5 )=-3( E(X^2)-E(X)E(X))=-3D(X)R(X,Y)=COV(X,Y)/根号下(D(X)D(Y))=-3D(X)/[3D(X)]=-1 其实这个结论是显然的,因为x与y是负线性关系,所以
相关系数
必为-...
协方差
怎么计算,请举例说明
答:
cov(x,y)=EXY-EX*EY
协方差
的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论 举例:Xi 1.1 1.9 3 Yi 5.0 10.4 14...
什么是
协方差
、
相关系数
和中心矩?
答:
由
协方差
定义,可以看出COV(X,X)=D(X),COV(Y,Y)=D(Y)。协方差作为描述X和Y相关程度的量,在同一物理量纲之下有一定的作用,但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念:定义ρXY=COV(X,Y)/√D(X)√D(Y),称为随机变量X和Y的
相关系数
。
如何求两个随机变量的
协方差与相关系数
?
答:
DY=EY^2-(EY)^2 DE[Y|F]=E(E[Y|F])^2-(EY)^2 DY-DE[Y|F]=EY^2-E(E[Y|F])^2 条件
方差
E[Y-E[Y|F]]^2 =E[Y^2-2YE[Y|F]+(E[Y|F])^2]=EY^2-2E[YE[Y|F]+(E[Y|F])^2 =EY^2-2EE[[YE[Y|F]|F]+(E[Y|F])^2 =EY^2-2(E[Y|F])^2+(E[...
协方差
怎么计算,请举例说明
答:
cov(x,y)=EXY-EX*EY
协方差
的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY-EX*EY 举例:Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1....
...x的标准差为18,y的标准差为15,求变量x和y 的
相关系数
r
答:
解 标准差 D (X ) = E [X - E(X)]2=18 D(Y)=E [Y - E(Y)]2=15
协方差
COV(X,Y)=150
相关系数
协方差/[根号D(X)*根号D(Y)]=150/根号18*根号15=5根号30/3 不懂可追问
协方差
怎么算?
答:
cov(x,y)=EXY-EX*EY
协方差
的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论 举例:Xi 1.1 1.9 3 Yi 5.0 10.4 14...
协方差
怎么求?
答:
cov(x,y)=EXY-EX*EY
协方差
的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY-EX*EY 举例:Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1....
已知两随机变量的
协方差
为-50,其
相关系数
为
答:
选B。已知变量X和Y的
协方差
为-50,X的方差为170,Y的方差为20,其
相关系数
为(-0.86):r = -50/√(170*20) = -0.8574...≈ -0.86。
什么是
相关系数
和
协方差
?
答:
协方差若两个随机变量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
。定义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))]。
协方差与
...
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