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相关系数和协方差关系
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[...
请问X和Y的
相关系数
为0,为什么能推导出
协方差
为0? 396
答:
如果能求出协方差肯定方差是存在的,你好好看看
协方差和
方差的定义 Cov[X,Y]=E[(X-ux)(Y-ux)]Var[X]=E[(X-ux)^2]XY独立,那么E(XY)=E(X)E(Y),于是COV(XY)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=E(XY)-E(X)E(Y)=0。至于为什么XY独立E(XY)=E(X)E(Y),这是因为XY的两个分布p...
什么是
相关系数
答:
相关系数
是衡量两个变量之间线性
关系
强度和方向的统计量。一、相关系数的定义 相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。它通过计算两个变量之间的
协方差
除以它们各自标准差的乘积,得到一个介于-1到1之间的数值。这个数值可以反映两个变量之间的线性关系的紧密程度和方向。二、相关系数的取值...
协方差与相关系数
(概率论
答:
1 Cov(X,Y)=p*根号[D(X)D(Y)]=0.4*30=12 D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)=61+24=85 D(X-Y)=61-24=37 2 E(Z)=1/3+0/2=1/3 D(Z)=D(X)/9+D(Y)/4+2*(1/6)*Cov(X,Y)=1+4+(1/3)(-0.5*12)=5-2 =3 Cov(X,Z)=Cov(X,X/3)+Cov(X,Y/2)=...
两个随机变量的
协方差
cov=0,则ξ
与
η什么
关系
答:
从而可以引进
相关系数
Corr(X,Y)去刻画二维随机变量两个分量间相互关联程度。且事实表明,相关系数明显被广泛应用。本文的目的在于从
协方差
与相关系数的
关系
的角度去探讨协方差与相关系数的优缺点,并具体介绍协方差和相关系数这两个描述二维随机变量间相关性的特征数。关键字:协方差Cov(X,Y)相关系数Corr(...
两个随机变量的
协方差
cov=0,则ξ
与
η什么
关系
答:
从而可以引进
相关系数
Corr(X,Y)去刻画二维随机变量两个分量间相互关联程度。且事实表明,相关系数明显被广泛应用。本文的目的在于从
协方差
与相关系数的
关系
的角度去探讨协方差与相关系数的优缺点,并具体介绍协方差和相关系数这两个描述二维随机变量间相关性的特征数。 关键字:协方差Cov(X,Y) 相关系数...
相关系数相关指数
答:
r = cov(X,Y) / (std(X) * std(Y))其中,r表示
相关系数
,cov(X,Y)表示X和Y的
协方差
,std(X)和std(Y)分别表示X和Y的标准差。除了皮尔逊相关系数,还有斯皮尔曼相关系数、肯德尔相关系数等其他相关系数。这些相关系数的计算方法和适用场景都不同,需要根据具体情况选择合适的方法。除了相关...
相关系数
,相关,独立三者的
关系
是什么样的。。
答:
X与Y的
相关系数
ρ=Cov(X,Y)/[√(DX)*√(DY)]上面是相关系数的定义,ρ=0时称X与Y不相关。由定义知:X与Y不相关的充分必要条件是:X与Y的
协方差
Cov(X,Y)=0。所以这三者的
关系
是:X与Y相互独立 ==》X与Y不相关《==》X与Y的协方差Cov(X,Y)=0 看得明白吗?
统计知识扫盲:
相关系数
答:
(1)用面积优势代表变量之间的
相关关系
。(2)为了减少计算次数,选用两个变量的平均数构成的坐标,作为比较基准。(3)将用中心点算出的面积加总得到相关关系强弱的度量值(这个值就是“
协方差
”,也就是计算
相关系数
时的分子!)。可能看了我这几点,还是不能理解,我建议看看马同学的文章,相信你...
covariance和correlation的有什么区别?
答:
协方差的绝对值越大,表示这两种资产收益率
关系
越密切;绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远.(2)由于协方差比较难理解,所以将协方差除以两个投资方案投资收益率的标准差之积,得出一个
与协方差
具有相同性质却没有量化的数.这个数就是
相关系数
.计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积.
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