一、样本方差 设样本均值为$\bar x$，样本方差为S2，总体均值为${\rm{\mu }}$，总体方差为${{\rm{\sigma }}^2}$，那么样本方差 ${S^2} = \frac{1}{{n - 1}}\mathop \sum \limits_{i = 1}^n {\left ...

一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均 ...

一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均 ...

定义 　　协方差矩阵是用来衡量一组随机变量之间的线性关系的矩阵。我们都知道，对于$n$个随机变量$X_1,X_2,...,X_n$，总体协方差矩阵定义为： $ \left[ \begin{matrix} D(X_1)&Cov(X_1,X_2)&\dots&Cov(X_1 ...

协方差用于衡量两个变量的总体误差或协同程度。两个总体 $X,Y$ 之间的协方差定义为 $$Cov(X,Y) = E\left [ (X - E(X))(Y - E(Y)) \right ]$$ 将这个式子展开就到计算总体协方差的常用公式： $$Cov(X,Y) = E\left [ (X ...

统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本 ...

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 　　举例： 　　Xi 1.1 1.9 3 　　Yi 5.0 10.4 14.6 ...

协方差是统计学上表示两个随机变量之间的相关性，随机变量ξ的离差与随机变量η的离差的乘积的数学期望叫做随机变量ξ与η的协方差（也叫相关矩），记作cov(ξ, η)： cov(ξ, η) = E[(ξ-Eξ)(η-Eη)] = E(ξη)-EξEη 对于离散随机变量，我们有: 对于连 ...