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 ...

均值和協方差矩陣的估計量定義 設模式的類概率密度函數為p(x)，則其均值向量定義為： 其中，x = (x1, x2, …, xn)T，m = (m1, m2, …, mn)T。若以樣本的平均值作為均值向量的近似值，則均值估計量為： 協方差矩陣為： 其每個元素clk定義 ...

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 ...

這里看到了一篇非常好的文章，介紹了協方差和協方差矩陣的原理以及公式和應用，協方差主要的就是衡量變量與變量之間相似程度，廢話少說，給上鏈接(看完協方差就可立馬看下LDA線性判別分類，為了更好地利用協方差的原理以及作用還是很有幫助的) https://mp.weixin.qq.com/s ...

樣本均值和樣本方差的無偏性 　　對於獨立同分布的樣本$x_1...x_n$來說，他們的均值為與方差分別為： $ \begin{aligned}&\bar{x} = \frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}x_i \\& s^2 = \frac{\sum ...

均值：描述的是樣本集合的中間點。 方差：描述的是樣本集合的各個樣本點到均值的距離之平均，一般是用來描述一維數據的。 協方差： 是一種用來度量兩個隨機變量關系的統計量。 只能處理二維問題。 計算協方差需要計算均值。 如下式： 方差與協方差的關系 ...

均值：描述的是樣本集合的中間點。 方差：描述的是樣本集合的各個樣本點到均值的距離之平均，一般是用來描述一維數據的。 協方差： 是一種用來度量兩個隨機變量關系的統計量。 只能處理二維問題。 計算協方差需要計算均值。 如下式： 方差與協方差的關系 ...

一、期望 1.離散隨機變量的X的數學期望： E(X)=∑k=1∞xkpk" role="presentation"> E(X)=∑k= ...