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。
扩展资料
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)。
分别为m与n个标量元素的列向量随机变量X与Y,这两个变量之间的协方差定义为m×n矩阵.其中X包含变量X1.X2......Xm,Y包含变量Y1.Y2......Yn,假设X1的期望值为μ1,Y2的期望值为v2,那么在协方差矩阵中(1,2)的元素就是X1和Y2的协方差。
两个向量变量的协方差Cov(X,Y)与Cov(Y,X)互为转置矩阵。
协方差有时也称为是两个随机变量之间“线性独立性”的度量,但是这个含义与线性代数中严格的线性独立性线性独立不同。
参考资料来源:百度百科-协方差