協方差與協方差矩陣
協方差是統計學上表示兩個隨機變量之間的相關性，隨機變量ξ的離差與隨機變量η的離差的乘積的數學期望叫做隨機變量ξ與η的協方差（也叫相關矩），記作cov(ξ, η)： cov(ξ, η) = E[(ξ-Eξ)(η-Eη)] = E(ξη)-EξEη 對於離散隨機變量，我們有: 對於連 ...
原文：方差與協方差
方差 .衡量一組數據的離散程度，概率論中用方差來度量隨機變量和其數學期望 均值 之間的偏離程度。統計中的方差是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。 .在統計描述中，方差用來計算每一個變量 觀察值 與總體均數之間的差異。為避免出現離均差總和為零，離均差平方和受樣本含量的影響，統計學采用平均離均差平方和來描述變量的變異程度。總體方差計算公式： 為總體方差，X為變量， 為總體均值，N為 ...
2020-03-09 22:17 0 878 推薦指數：
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方差、協方差、協方差矩陣
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樣本方差，協方差，協方差矩陣
一、樣本方差 設樣本均值為$\bar x$，樣本方差為S2，總體均值為${\rm{\mu }}$，總體方差為${{\rm{\sigma }}^2}$，那么樣本方差 ${S^2} = \frac{1}{{n - 1}}\mathop \sum \limits_{i = 1}^n {\left ...
方差，協方差，自協方差，互協方差，自相關，互相關
方差這個是什么就不說了； 協方差定義在兩個隨機變量上（設$E(X)=\mu$，$E(Y)=\upsilon$）： $cov(X,Y)=E[(X-\mu)(Y-\upsilon)]=E(XY)-\mu \upsilon$ 若X和Y統計獨立，那么協方差為0。 若隨機變量為列向量，協方差 ...
協方差、樣本協方差和協方差矩陣
協方差用於衡量兩個變量的總體誤差或協同程度。兩個總體 $X,Y$ 之間的協方差定義為 $$Cov(X,Y) = E\left [ (X - E(X))(Y - E(Y)) \right ]$$ 將這個式子展開就到計算總體協方差的常用公式： $$Cov(X,Y) = E\left [ (X ...
概率筆記8——方差、均方差和協方差
除了數學期望外，方差、均方差、協方差也是重要的數字特征。 方差 方差的代數意義很簡單，兩個數的方差就是兩個數差值的平方，作為衡量實際問題的數字特征，方差有代表了問題的波動性。 方差的意義 甲、乙二人是射擊隊最優秀的兩名選手，教練組用每一槍的得分作為成績，根據歷史數據計算出二人 ...